Câu hỏi thường gặp về Amazon SageMaker

Thế hệ tiếp theo của SageMaker là một nền tảng hợp nhất dành cho dữ liệu, phân tích và AI. Kết hợp các tính năng phân tích và máy học (ML) của AWS được áp dụng rộng rãi, SageMaker thế hệ tiếp theo mang đến trải nghiệm tích hợp cho giải pháp phân tích và AI với quyền truy cập hợp nhất vào tất cả dữ liệu của bạn. SageMaker cho phép bạn cộng tác và xây dựng nhanh hơn từ một studio thống nhất bằng cách sử dụng các dịch vụ AWS quen thuộc để phát triển mô hình, AI tổng hợp, xử lý dữ liệu và phân tích SQL, được tăng tốc bởi Amazon Q Developer, trợ lý AI tổng hợp có khả năng nhất để phát triển phần mềm. Ngoài ra, bạn có thể truy cập tất cả dữ liệu của mình cho dù nó được lưu trữ trong hồ dữ liệu, kho dữ liệu, hay nguồn dữ liệu liên kết hoặc của bên thứ ba, với khả năng quản trị được tích hợp để giải quyết các nhu cầu bảo mật của doanh nghiệp.

Thế hệ tiếp theo của SageMaker bao gồm các khả năng sau:

• SageMaker Unified Studio: Xây dựng với tất cả dữ liệu và công cụ của bạn để phân tích và AI trong một môi trường duy nhất.
• Quản trị dữ liệu và AI của SageMaker: Khám phá, quản trị và cộng tác an toàn về dữ liệu và AI với Danh mục SageMaker, được xây dựng trên Amazon DataZone.
• Phát triển mô hình - Xây dựng, đào tạo và triển khai ML và mô hình nền tảng (FM) với cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình công việc được quản lý đầy đủ với SageMaker AI (trước đây là SageMaker).
• Phát triển ứng dụng AI tạo sinh: Xây dựng và điều chỉnh quy mô các ứng dụng AI tạo sinh với Amazon Bedrock.
• Phân tích SQL: Nhận thông tin chi tiết với Amazon Redshift, công cụ SQL hiệu quả nhất về giá.
• Xử lý dữ liệu: Phân tích, chuẩn bị và tích hợp dữ liệu cho AI và hoạt động phân tích bằng cách sử dụng các khung nguồn mở trên Athena, Amazon EMR và AWS Glue.

Amazon SageMaker được xây dựng trên một kiến trúc hồ mở, hoàn toàn tương thích với Apache Iceberg. Nó hợp nhất tất cả dữ liệu của bạn trên các hồ dữ liệu Amazon S3, kho dữ liệu Amazon Redshift, nguồn dữ liệu của bên thứ ba và liên kết.

Kết hợp các tính năng phân tích và ML của AWS được áp dụng rộng rãi, SageMaker thế hệ tiếp theo mang đến trải nghiệm tích hợp cho giải pháp phân tích và AI với quyền truy cập hợp nhất vào tất cả dữ liệu của bạn. Cách tiếp cận thống nhất này giúp bạn làm việc hiệu quả hơn với dữ liệu của mình, tăng cường hoạt động cộng tác giữa các nhóm và nâng cao năng suất chung.

SageMaker cho phép bạn:

• Cộng tác và xây dựng nhanh hơn với môi trường phát triển dữ liệu và AI duy nhất, sử dụng các dịch vụ AWS quen thuộc dành cho phát triển mô hình, AI tạo sinh, xử lý dữ liệu và phân tích SQL.
• Phát triển và điều chỉnh quy mô cho các trường hợp sử dụng AI của bạn với một bộ công cụ đa dạng để đào tạo, tùy chỉnh và triển khai ML và FM, đồng thời nhanh chóng tạo ra các ứng dụng AI tạo sinh phù hợp với doanh nghiệp của bạn.
• Giảm thiểu các lô cốt dữ liệu với một hồ chứa mở để thống nhất tất cả dữ liệu của bạn trên các hồ dữ liệu Amazon S3, kho dữ liệu Amazon Redshift, cũng như nguồn dữ liệu liên kết hoặc của bên thứ ba.
• Đáp ứng nhu cầu bảo mật của doanh nghiệp bạn với dữ liệu tích hợp và quản trị AI để kiểm soát quyền truy cập vào đúng dữ liệu, mô hình ML, các tạo tác phát triển AI tạo sinh và nguồn điện toán, theo nguyên tắc đúng người dùng với đúng mục đích.

Có. Bạn có thể tiếp tục sử dụng các dịch vụ AWS riêng lẻ như SageMaker AI (trước đây là SageMaker), Amazon EMR để xử lý dữ liệu lớn, AWS Glue và Amazon Redshift để lưu trữ dữ liệu một cách độc lập dựa trên yêu cầu kinh doanh cụ thể của bạn. Bạn vẫn có thể sử dụng các dịch vụ cá nhân của mình như bình thường.

SageMaker cung cấp lợi ích bổ sung bằng cách cung cấp giao diện thống nhất, thân thiện với người dùng cho phép truy cập vào các dịch vụ này. Cách tiếp cận này giúp bạn đổi mới hiệu quả hơn với dữ liệu của mình, tăng cường cộng tác giữa các nhóm và nâng cao năng suất tổng thể.

Bắt đầu sử dụng SageMaker thật dễ dàng. Bước đầu tiên là điều hướng đến bảng điều khiển quản lý SageMaker Unified Studio để tạo miền, thực thể tổ chức để kết nối tài sản, người dùng và các dự án của họ với nhau cho đơn vị kinh doanh của bạn. Trong bảng điều khiển, chọn Tạo miền và bạn sẽ thấy hai tùy chọn: Thiết lập nhanh và Thiết lập thủ công. Chọn Thiết lập nhanh để bắt đầu sử dụng một bộ cấu hình mặc định có thể được tùy chỉnh sau. Ngoài ra, bạn có thể chọn Thiết lập thủ công mang tới cho bạn toàn quyền kiểm soát cài đặt của mình khi bạn tạo miền của mình. Sau khi tạo miền, bạn có thể điều hướng đến SageMaker Unified Studio (một ứng dụng web sử dụng trình duyệt), tại đây bạn có thể sử dụng tất cả dữ liệu và các công cụ đã cấu hình dành cho phân tích và AI. Để biết thêm về cách bắt đầu, vui lòng truy cập tài liệu SageMaker.

Trải nghiệm phát triển dữ liệu hiện tại của bạn trong các dịch vụ AWS như Amazon EMR, AWS Glue và Athena vẫn có sẵn. Điều này có nghĩa là bạn có thể tiếp tục sử dụng tất cả mã và tài nguyên hiện có mà bạn đã tạo mà không bị gián đoạn. Chúng tôi sẽ cung cấp các tập lệnh nâng cấp dễ sử dụng và hướng dẫn toàn diện để tích hợp cơ sở mã hiện có của bạn vào trải nghiệm SageMaker thống nhất trong Quý 1 năm 2025.

Amazon SageMaker Unified Studio và SageMaker Catalog được xây dựng trên Amazon DataZone (sử dụng cùng một kho lưu trữ/cơ sở dữ liệu thực thể back-end, cơ chế nhận dạng và truy cập và API) và do đó được bao gồm trong phạm vi của tất cả các chương trình tuân thủ tương tự như Amazon DataZone. Vui lòng tham khảo danh sách Dịch vụ trong Phạm vi theo Chương trình Tuân thủ để xem các chương trình mà Amazon DataZone thuộc phạm vi. Điều này bao gồm SOC, một số chứng nhận ISO, PCI DSS và HITRUST CSF. Amazon Datazone cũng nằm trong danh sách các dịch vụ đủ điều kiện của HIPAA.

Nhà phát triển Amazon Q là một trợ lý hội thoại AI tạo sinh được tích hợp vào trải nghiệm SageMaker giúp nâng cao năng suất của bạn trong suốt vòng đời phát triển. Thông qua giao diện trò chuyện, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để đặt câu hỏi về SageMaker, nhận trợ giúp về mã và khám phá các tài nguyên như tập dữ liệu. Khi bạn trò chuyện, Nhà phát triển Amazon Q sẽ sử dụng ngữ cảnh cuộc trò chuyện hiện tại của bạn để cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa và hỗ trợ tự động trong suốt trải nghiệm phát triển SageMaker. Nhà phát triển Amazon Q có thể giúp bạn thảo luận về mã, cung cấp hoàn thành mã nội tuyến, tạo truy vấn SQL, tìm và tích hợp tập dữ liệu, và cung cấp hỗ trợ thông minh phù hợp với nhu cầu phát triển cụ thể của bạn.

Bằng cách hiểu được các sắc thái công việc của bạn, Nhà phát triển Amazon Q cung cấp hỗ trợ có mục tiêu, có liên quan đến ngữ cảnh, giúp sắp xếp quy trình phát triển của bạn và nâng cao năng suất tổng thể trong môi trường SageMaker.

Kiến trúc Lakehouse của SageMaker thống nhất dữ liệu trên các hồ dữ liệu AWS, kho dữ liệu, ứng dụng của bên thứ ba và cơ sở dữ liệu hoạt động. Nó cung cấp cho bạn quyền truy cập tinh giản và nhanh vào dữ liệu của bạn tại một nơi thông qua tích hợp Không ETL, nguồn truy vấn liên kết và hơn 240 đầu nối.

SageMaker cung cấp khả năng quản trị tích hợp đầu cuối thông qua trải nghiệm quản lý dữ liệu thống nhất trong Danh mục SageMaker được xây dựng trên Amazon DataZone. Cách tiếp cận này cho phép bạn lập danh mục, khám phá, truy cập, phân tích và quản lý cả liệu cấu trúc và phi cấu trúc, mô hình ML cũng như các ứng dụng trên toàn tổ chức của bạn. SageMaker đảm bảo rằng các đối tượng phù hợp nhận được đúng quyền truy cập vào các tài sản, duy trì các tiêu chuẩn bảo mật và tuân thủ mạnh mẽ.

Khi sử dụng SageMaker, bạn sẽ bị tính phí theo giá cho các dịch vụ AWS khác nhau có thể truy cập qua SageMaker. Không có chi phí riêng cho việc sử dụng SageMaker Unified Studio, môi trường phát triển dữ liệu và AI cung cấp trải nghiệm tích hợp trong SageMaker. Truy cập giá của SageMaker để biết thêm thông tin.

Bậc miễn phí SageMaker giúp bạn nhanh chóng bắt đầu đổi mới với dữ liệu và AI hoàn toàn miễn phí. Tham khảo giá của SageMaker để biết chi tiết.

Thế hệ tiếp theo của SageMaker có sẵn ở Đông Hoa Kỳ (Bắc Virginia), Đông Hoa Kỳ (Ohio), Tây Hoa Kỳ (Oregon), Châu Á Thái Bình Dương (Seoul), Châu Á Thái Bình Dương (Singapore), Châu Á Thái Bình Dương (Sydney), Châu Á Thái Bình Dương (Tokyo), Canada (Trung tâm), Châu Âu (Frankfurt), Châu Âu (Ireland), Châu Âu (London), Châu Âu (Paris) và Nam Mỹ (Sao Paulo). Để biết các bản cập nhật trong tương lai, hãy xem Danh sách dịch vụ khu vực AWS.

Có. SageMaker được thiết kế để mang lại hiệu suất và thời gian hoạt động nhất quán cần cho các khối lượng công việc phân tích và AI quan trọng. Là một nền tảng thống nhất bao gồm nhiều thành phần dịch vụ, tính khả dụng của dịch vụ phụ thuộc vào thành phần dịch vụ được sử dụng.

Để biết thông tin chi tiết về thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) cho từng dịch vụ riêng lẻ, hãy tham khảo tài liệu SLA tương ứng của nó. SLA sẽ cung cấp cho bạn các đảm bảo thời gian hoạt động cụ thể và cam kết độ tin cậy cho các dịch vụ khác nhau tạo nên trải nghiệm SageMaker.

Tài liệu SLA có sẵn bao gồm:

• SLA AI của SageMaker
• SLA của Amazon Bedrock
• SLA của Amazon Redshift
• SLA của Amazon EMR
• SLA của Athena
• SLA của AWS Glue
• SLA của Amazon DataZone
• SLA của Lake Formation
• SLA của Amazon S3