Chuyển đến nội dung chính

Danh mục Amazon SageMaker

Tìm hiểu về Amazon SageMaker thế hệ tiếp theo

Danh mục Amazon SageMaker

Khám phá, quản lý và cộng tác về dữ liệu và AI một cách an toàn

Tìm hiểu thêm về Amazon SageMaker

Tổng quan

Thế hệ tiếp theo của Amazon SageMaker đơn giản hóa việc khám phá, quản trị và cộng tác cho dữ liệu và AI trên dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, mô hình AI, bảng điều khiển thông minh kinh doanh và ứng dụng của bạn. Với Amazon SageMaker Catalog, bạn có thể khám phá và truy cập dữ liệu và mô hình đã được phê duyệt một cách an toàn bằng cách sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa với siêu dữ liệu do AI tạo ra hoặc chỉ cần yêu cầu Amazon Q Developer bằng ngôn ngữ tự nhiên để tìm dữ liệu của bạn. Người dùng có thể xác định và thực thi các chính sách truy cập một cách nhất quán khi sử dụng một mô hình cấp quyền duy nhất với các kiểm soát truy cập chi tiết tập trung trong Studio hợp nhất của Amazon SageMaker. Chia sẻ và cộng tác liền mạch về dữ liệu và tài sản AI thông qua quy trình đăng ký và xuất bản đơn giản. Xây dựng niềm tin trong toàn tổ chức của bạn với giám sát chất lượng dữ liệu, phân loại dữ liệu và dòng dõi dữ liệu và học máy (ML).

Xem Danh mục Amazon SageMaker hoạt động trong thực tế

Dùng thử bản minh họa
Missing alt text value

Lợi ích

Khám phá dữ liệu và tài sản AI của bạn trên quy mô lớn với Danh mục SageMaker, được xây dựng trên Amazon Datazone. Tăng cường khám phá dữ liệu với AI tạo sinh để tự động làm phong phú dữ liệu và siêu dữ liệu của bạn với bối cảnh kinh doanh, giúp tất cả người dùng tìm, hiểu và sử dụng dữ liệu dễ dàng hơn. Chia sẻ dữ liệu, mô hình AI, câu lệnh và tài sản AI tạo sinh của bạn bằng cách lọc theo tên bảng và cột hoặc thuật ngữ trong chú giải thuật ngữ kinh doanh. Tự động đề xuất các cột có giá trị và các ứng dụng phân tích có liên quan cho từng tập dữ liệu, cho phép sử dụng dữ liệu phù hợp để nhanh chóng xây dựng các mô hình phù hợp. Hỗ trợ cả mô hình quản trị tập trung và phi tập trung với dữ liệu liền mạch và chia sẻ AI thông qua việc xuất bản và đăng ký quy trình làm việc trong một trải nghiệm duy nhất thông qua Dự án.

Có được sự tin tưởng thông qua khả năng hiển thị chất lượng dữ liệu, dữ liệu và dòng dữ liệu ML theo thời gian thực trong SageMaker. Tự động hóa lập hồ sơ dữ liệu và đề xuất chất lượng dữ liệu, giám sát các quy tắc chất lượng dữ liệu và nhận cảnh báo. Giải quyết các thách thức về chất lượng dữ liệu khó tìm bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên quy tắc và ML để đối chiếu các thực thể, từ đó bạn có thể cung cấp dữ liệu chất lượng cao để đưa ra quyết định kinh doanh tự tin. Tăng tính minh bạch trong các quy trình dữ liệu và các dự án AI với tính năng giám sát mô hình tích hợp để phát hiện sai lệch hoặc báo cáo cách các tính năng đóng góp vào dự đoán dựa trên mô hình của bạn.

Tập trung dữ liệu và bảo mật AI trong SageMaker với các điều khiển truy cập chi tiết, phân loại dữ liệu và quy tắc bảo vệ để đảm bảo dữ liệu, phân tích và mô hình AI được sử dụng một cách thích hợp. Xác định quyền một lần và thực thi chúng trên dữ liệu và mô hình. Với Amazon Bedrock được tích hợp nguyên bản, khách hàng có thể sử dụng Quy tắc bảo vệ của Amazon Bedrock trong ứng dụng AI tạo sinh của họ bằng cách chặn nội dung có hại, lọc ảo giác và cho phép các biện pháp bảo vệ tùy chỉnh cho quyền riêng tư, bảo mật và độ chính xác. Tự động xác định thông tin nhạy cảm trong quy trình của bạn bằng Amazon Comprehend.

Đáp ứng kiểm toán và tuân thủ quy định với việc sử dụng dữ liệu và ghi nhật ký và giám sát mô hình. Hỗ trợ việc sử dụng có thể chấp nhận được các tài sản phân tích và AI của bạn trong toàn doanh nghiệp của bạn với cách ly dựa trên dự án. Hiểu cách sử dụng dữ liệu và mô hình trên hồ dữ liệu của bạn để tăng cường bảo mật. Sử dụng Amazon SageMaker Clarify để theo dõi các mô hình về độ lệch, độ chính xác và độ mạnh mẽ, phù hợp với các tiêu chuẩn AI có trách nhiệm của bạn. Điều chỉnh chi phí với các sáng kiến kinh doanh và cung cấp một cái nhìn rõ ràng về các khoản đầu tư kinh doanh của bạn.

Tính năng

Dữ liệu được tuyển chọn để đảm bảo ngữ cảnh và khả năng dễ tìm

Danh mục SageMaker mang bối cảnh kinh doanh vào siêu dữ liệu kỹ thuật và cho phép bạn làm phong phú siêu dữ liệu của mình với bối cảnh kinh doanh. Bạn có thể hiển thị dữ liệu với ngữ cảnh kinh doanh để tất cả người dùng của bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng tìm kiếm, hiểu và tin tưởng dữ liệu.

Đề xuất siêu dữ liệu tự động

Tự động thêm tên và mô tả hoạt động kinh doanh vào dữ liệu, qua đó giúp bạn dễ dàng hiểu ngữ cảnh và tránh xử lý các tên kỹ thuật khó hiểu. Tính năng tự động hóa này có sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tăng độ chính xác và tính nhất quán.

Mang lại mức độ an toàn AI nhất quán trên tất cả các ứng dụng của bạn

Quy tắc bảo vệ của Amazon Bedrock giúp đánh giá đầu vào của người dùng và phản hồi của mô hình nền tảng (FM) dựa trên các chính sách theo trường hợp sử dụng cụ thể và cung cấp một lớp bảo vệ bổ sung bất kể FM cơ bản là gì.

Nhanh chóng kiểm tra và theo dõi các mẫu

Nhanh chóng kiểm tra và khắc phục sự cố hiệu năng cho tất cả mô hình, điểm cuối và tác vụ giám sát mô hình thông qua một chế độ xem hợp nhất. Theo dõi độ lệch so với hành vi mô hình dự kiến và các tác vụ giám sát bị thiếu hoặc không hoạt động bằng tính năng cảnh báo tự động.

Chất lượng dữ liệu

Với thống kê chất lượng dữ liệu, người dùng dữ liệu có thể xem các chỉ số chất lượng dữ liệu từ AWS hoặc các hệ thống của bên thứ ba. Người dùng dữ liệu có thể tin tưởng vào các nguồn dữ liệu mà họ sử dụng để đưa ra quyết định và có được bối cảnh chất lượng dữ liệu khi họ tìm kiếm tài nguyên. Các nhà tạo dữ liệu và đội ngũ CNTT cũng có thể sử dụng API để kết hợp số liệu thống kê về chất lượng dữ liệu từ các hệ thống của bên thứ ba vào một cổng thông tin hợp nhất, nằm ngoài bảng điều khiển.

Dữ liệu và dòng dữ liệu ML

Hiểu được diễn biến dữ liệu và các mô hình theo thời gian. Dòng dữ liệu có thể nâng cao độ tin cậy và hiểu biết về dữ liệu và AI của một tổ chức bằng cách giúp người sử dụng dữ liệu hiểu được nguồn gốc dữ liệu, lịch sử thay đổi của dữ liệu và việc sử dụng dữ liệu. Bạn có thể giảm thời gian dành cho việc ánh xạ tài sản dữ liệu và AI và các mối quan hệ của chúng, khắc phục sự cố và phát triển quy trình, cũng như xác nhận các biện pháp quản trị dữ liệu và AI.

Khách hàng

Natera, Inc.

“Bằng cách tích hợp Amazon QuickSight với Amazon SageMaker, các nhóm vận hành phòng thí nghiệm và các nhà khoa học của chúng tôi giờ đây có thể theo dõi hiệu suất thử nghiệm lâm sàng trên tất cả các địa điểm trong thời gian thực. Chúng tôi đã phát triển các bảng điều khiển thống nhất để hợp nhất thông lượng, số liệu kiểm soát chất lượng và thời gian quay vòng, cho phép phân tích xu hướng chi tiết và tối ưu hóa hiệu suất liên tục. Giờ đây, các nhà khoa học có thể thực hiện phân tích dữ liệu toàn diện - từ xem xét thăm dò đến phát triển mô hình - tất cả trong một môi trường tích hợp duy nhất.

Mirko Buholzer, Phó chủ tịch phụ trách Kỹ thuật Phần mềm, Natera, Inc.

Cách Natera mở rộng hệ gen với Danh mục Amazon SageMaker

Cisco

“Bạn muốn khám phá, chia sẻ và quản lý dữ liệu của mình. Cho dù gọi là lưới dữ liệu hay kết cấu dữ liệu, dữ liệu tồn tại trên các đội ngũ khác nhau trong nhiều lô cốt và bạn cần một cách thức để kết hợp dữ liệu với nhau. Amazon SageMaker Catalog kết nối các đối tượng tạo và đối tượng dùng dữ liệu, cho phép đối tượng tạo chia sẻ dữ liệu với các khả năng kiểm soát được tích hợp sẵn và hợp đồng dữ liệu, đồng thời cho phép đối tượng dùng truy cập dữ liệu bằng các công cụ mà họ lựa chọn”

Shaja Arul Selvamani, Giám đốc AI/ML, Cisco

The Cisco logo featuring the company's name in blue with a stylized bridge design above it.

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 AI tạo sinh. 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, NatWest Group

Missing alt text value

Hôm nay, bạn đã tìm thấy nội dung mình cần chưa?

Chia sẻ với chúng tôi để chúng tôi có thể cải thiện chất lượng nội dung trên trang