Xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML với SageMaker AI (trước đây là Amazon SageMaker)

Amazon SageMaker

Thế hệ Amazon SageMaker tiếp theo là trung tâm cho tất cả dữ liệu, phân tích và AI của bạn
Bắt đầu với Amazon SageMaker

Tổng quan

Kết hợp chức năng phân tích và máy học của AWS được áp dụng rộng rãi, Amazon SageMaker mang đến trải nghiệm tích hợp cho phân tích và AI với quyền truy cập hợp nhất vào tất cả dữ liệu của bạn. Cộng tác và xây dựng nhanh hơn từ studio hợp nhất (xem trước) bằng cách sử dụng các công cụ AWS quen thuộc dành cho phát triển mô hình, AI tạo sinh, xử lý dữ liệu và phân tích SQL, được tăng tốc nhờ Nhà phát triển Amazon Q, trợ lý AI tạo sinh có năng lực nhất để phát triển phần mềm. Truy cập tất cả dữ liệu của bạn cho dù dữ liệu này được lưu trữ trong hồ dữ liệu, kho dữ liệu, nguồn dữ liệu của bên thứ ba hoặc liên kết, có tích hợp khả năng quản trị để đáp ứng nhu cầu bảo mật của doanh nghiệp.

Lợi ích

Studio hợp nhất Amazon SageMaker (bản xem trước) cung cấp trải nghiệm tích hợp để sử dụng tất cả dữ liệu và công cụ của bạn cho phân tích và AI. Khám phá dữ liệu của bạn và đưa dữ liệu vào hoạt động bằng cách sử dụng các công cụ AWS quen thuộc để phát triển mô hình, AI tạo sinh, xử lý dữ liệu và phân tích SQL. Làm việc trên các tài nguyên tính toán bằng cách sử dụng sổ ghi chép hợp nhất, khám phá và truy vấn các nguồn dữ liệu đa dạng với trình soạn thảo SQL tích hợp, đào tạo và triển khai các mô hình AI trên quy mô lớn và nhanh chóng xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh tùy chỉnh. Tạo và chia sẻ an toàn các phân tích và các hiện vật AI như dữ liệu, mô hình và ứng dụng AI tạo sinh để đưa các sản phẩm dữ liệu ra thị trường nhanh hơn.
Tăng tốc độ AI trong Amazon SageMaker với bộ khả năng phát triển AI toàn diện được bảo mật theo thiết kế. Đào tạo, tùy chỉnh và triển khai ML và mô hình nền tảng (FM) trên cơ sở hạ tầng hiệu suất cao và tiết kiệm chi phí. Sử dụng các công cụ được xây dựng theo mục đích trải dài toàn bộ vòng đời AI — từ môi trường phát triển tích hợp (IDE) hiệu suất cao và đào tạo phân tán đến suy luận, hoạt động AI, quản trị và khả năng quan sát. Nhanh chóng tạo các ứng dụng AI tạo sinh phù hợp với doanh nghiệp của bạn với các mô hình tiên tiến và dữ liệu độc quyền của bạn. Tăng tốc độ phát triển AI với Nhà phát triển Amazon Q, giúp bạn dễ dàng khám phá dữ liệu hơn, xây dựng và đào tạo các mô hình ML, tạo truy vấn SQL cũng như tạo và chạy các công việc quy trình dữ liệu, tất cả thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Hợp nhất tất cả dữ liệu của bạn trên hồ dữ liệu Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) và kho dữ liệu Amazon Redshift với Amazon SageMaker Lakehouse. Mang đến khả năng linh hoạt để truy cập và truy vấn dữ liệu của bạn với tất cả các công cụ tương thích với Apache Iceberg trên một bản sao dữ liệu phân tích duy nhất. Bảo mật dữ liệu của bạn bằng cách xác định các quyền chi tiết, được áp dụng trên các công cụ phân tích và AI của bạn trong hồ dữ liệu. Mang dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và ứng dụng liên quan đến vận hành vào hồ dữ liệu của bạn trong thời gian gần như thực thông qua tích hợp không ETL. Ngoài ra, truy cập và truy vấn dữ liệu tại chỗ nhờ khả năng truy vấn liên kết trên các nguồn dữ liệu của bên thứ ba.
Đảm bảo bảo mật doanh nghiệp với quản trị tích hợp trong toàn bộ vòng đời dữ liệu và AI. Amazon SageMaker cho phép bạn kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu, mô hình và hiện vật phát triển phù hợp của người dùng phù hợp cho đúng mục đích. Xác định và thực thi các chính sách truy cập một cách nhất quán bằng cách sử dụng một mô hình quyền duy nhất với các biện pháp kiểm soát truy cập chi tiết cùng Danh mục Amazon SageMaker. Bảo vệ và bảo hộ các mô hình AI của bạn bằng cách phân loại dữ liệu, phát hiện nội dung độc hại, quy tắc bảo vệ và các chính sách AI có trách nhiệm. Có được sự tín nhiệm trong toàn tổ chức của bạn thông qua giám sát và tự động hóa chất lượng dữ liệu, phát hiện dữ liệu nhạy cảm và dòng dữ liệu và ML.

Tìm hiểu SageMaker thế hệ tiếp theo

Khách hàng

Toyota

“Để giải quyết các tập dữ liệu bị cô lập trải rộng khắp các hoạt động kinh doanh ô tô của chúng tôi, chúng tôi đang khám phá Amazon SageMaker để hợp nhất và quản lý dữ liệu trên các đơn vị ô tô, bán hàng, sản xuất và chuỗi cung ứng được kết nối của chúng tôi. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi tìm kiếm, khám phá và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng, đặt nền tảng để ngăn chặn các vấn đề về chất lượng, tăng sự an toàn và hài lòng của khách hàng, đồng thời đẩy nhanh sự phát triển của các ứng dụng AI tạo sinh.”

– Kamal Distell, Phó Chủ tịch phụ trách Dữ liệu, Phân tích, Nền tảng và Khoa học Dữ liệu, TMNA

hình ảnh

Tập đoàn NatWest

"Đội ngũ Kỹ sư Nền tảng Dữ liệu của chúng tôi đã triển khai nhiều công cụ người dùng cuối cho các tác vụ kỹ thuật dữ liệu, ML, SQL và GenAI. Khi chúng tôi tìm cách đơn giản hóa các quy trình trên toàn ngân hàng, chúng tôi đã xem xét việc hợp lý hóa xác thực người dùng và ủy quyền truy cập dữ liệu. Amazon SageMaker mang đến trải nghiệm người dùng có sẵn giúp chúng tôi triển khai một môi trường duy nhất trong toàn tổ chức, giảm khoảng 50% thời gian cần thiết để người dùng dữ liệu của chúng tôi truy cập các công cụ mới."

- Zachery Anderson, CDAO, Tập đoàn NatWest

hình ảnh

Roche

"Chúng tôi đã sử dụng Amazon Redshift để thu thập thông tin chi tiết từ cả dữ liệu cấu trúc và bán cấu trúc trên tất cả các kho dữ liệu của chúng tôi. Tôi rất hào hứng với tiềm năng của Hồ dữ liệu tích hợp Amazon SageMaker mới trong việc tăng cường và hợp nhất quyền truy cập vào hồ dữ liệu và các nguồn dữ liệu khác với các dịch vụ như Amazon Redshift, Glue Data Catalog và Lake Formation. Sự đổi mới này sẽ cho phép các đội ngũ dữ liệu và kỹ thuật của chúng tôi đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu, thúc đẩy khả năng tương tác giữa dữ liệu, phân tích và khối lượng công việc ứng dụng. Tôi dự đoán lỗi dữ liệu sẽ giảm đáng kể nhờ vào việc sao chép dữ liệu ít hơn, thời gian xử lý giảm xuống 40%, rút ngắn tốc độ ghi lại dữ liệu phân tích vào các hệ thống giao dịch để cải thiện việc ra quyết định và trao quyền cho các nhóm của chúng tôi tập trung vào việc tạo ra giá trị kinh doanh.”

- Yannick Misteli, Trưởng bộ phận Kỹ thuật, Chiến lược Sản phẩm Toàn cầu, Roche

hình ảnh

Lennar

“Chúng tôi đã dành 18 tháng qua để làm việc với AWS nhằm chuyển đổi nền tảng dữ liệu của mình để sử dụng các giải pháp tốt nhất trong ngành, đồng thời cũng hiệu quả về chi phí. Với những tiến bộ như Studio hợp nhất Amazon SageMaker và Hồ dữ liệu tích hợp Amazon SageMaker, chúng tôi hy vọng sẽ đẩy nhanh tốc độ phân phối thông qua truy cập liền mạch vào dữ liệu và dịch vụ, từ đó cho phép các kỹ sư, nhà phân tích và nhà khoa học công bố những thông tin chuyên sâu mang lại giá trị vật chất cho doanh nghiệp của chúng tôi.”

- Lee Slezak, Phó Chủ tịch phụ trách Dữ liệu và Phân tích, Lennar

hình ảnh

Natera, Inc

“Tổ chức của chúng tôi đã tận dụng Amazon DataZone, AI Amazon SageMaker, Amazon Athena và Amazon Redshift để quản lý cũng như phân tích dữ liệu lâm sàng và di truyền của chúng tôi. Chúng tôi rất vui mừng khi giờ đây có thể quản trị hợp nhất Danh mục Amazon SageMaker, giúp chúng tôi khám phá và truy cập dữ liệu, cho phép đội ngũ của chúng tôi nhanh chóng phân tích dữ liệu liên quan trên toàn bộ miền của mình. Tích hợp này sẽ giúp chúng tôi tạo ra các tập dữ liệu phù hợp cùng tiềm năng giảm thời gian lấy thông tin chuyên sâu, và cuối cùng thúc đẩy việc cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân trong quá trình hướng tới mục tiêu biến xét nghiệm di truyền cá nhân hóa thành một phần tiêu chuẩn trong chăm sóc sức khỏe của chúng tôi.”

Mirko Buholzer, Phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật phần mềm, Natera, Inc.

hình ảnh