Студия Amazon SageMaker

Единый веб-интерфейс для комплексной разработки машинного обучения

Начните работу с Amazon SageMaker AI
Изучить Amazon SageMaker Unified Studio

Почему именно студия SageMaker?

Студия Amazon SageMaker предлагает широкий выбор специализированных инструментов для выполнения всех этапов разработки машинного обучения (ML): от подготовки данных до создания, обучения, развертывания моделей машинного обучения и управления ими. Вы можете быстро загружать данные и создавать модели, используя привычную интегрированную среду разработки (IDE). Оптимизируйте совместную работу группы машинного обучения, эффективно пишите код с помощью решения для программирования на основе ИИ, настраивайте и отлаживайте модели, развертывайте модели и управляйте ими в рабочей среде, автоматизируйте рабочие процессы — и все это в едином унифицированном веб-интерфейсе.

SageMaker Studio

Преимущества SageMaker Studio

В Студии Amazon SageMaker доступен широкий набор полностью управляемых IDE для разработки на основе машинного обучения, включая JupyterLab, Code Editor на основе Code – OSS (код Visual Studio – открытый исходный код) и RStudio. Быстро запускайте нужную среду разработки и мгновенно масштабируйте базовые вычислительные ресурсы.
Получите доступ к самому полному набору инструментов для каждого этапа разработки машинного обучения: от подготовки данных до создания, обучения, развертывания и управления моделями. Быстро переключайтесь между этапами для настройки моделей, повторного воспроизведения учебных экспериментов и перехода к распределенному обучению путем масштабирования непосредственно из JupyterLab, Code Editor или RStudio на платформе SageMaker AI. Ускорьте разработку с помощью помощника на базе генеративного искусственного интеллекта Amazon Q для разработчиков, который интегрируется в рабочий процесс. Amazon Q для разработчиков будет в реальном времени помогать вам на протяжении всей разработки систем машинного обучения прямо в среде блокнота.
Создавайте приложения генеративного искусственного интеллекта с доступом к сотням публичных моделей и более чем 15 стандартным решениям в Amazon SageMaker JumpStart. Доступны модели от ведущих поставщиков: AI21 Labs, LightOn, Stability AI, Hugging Face, Alexa и Meta AI. После этого можно быстро оценить, сравнить и выбрать наиболее подходящие базовые модели (FM) по заданным метрикам (точности, надежности и токсичности). Результаты оценки людьми можно использовать для более субъективных метрик (например, креативности и стиля).
Вы можете использовать SageMaker Studio с любого устройства с помощью веб-браузера. И код, и данные хранятся в защищенной облачной среде без необходимости загружать конфиденциальные артефакты машинного обучения на локальный компьютер.
Ускорьте разработку модели с помощью популярных приложений от партнеров AWS. Используйте простой и полностью управляемый интерфейс, обходясь без выделения или эксплуатации инфраструктуры, сохраняя при этом безопасность и конфиденциальность среды SageMaker.

Примеры использования

Разрабатывайте приложения на основе генеративного искусственного интеллекта еще быстрее благодаря широкому набору общедоступных базовых моделей, инструментам оценки моделей, интегрированным средам разработки и высокопроизводительным ускоренным вычислениям, а также возможности напрямую настраивать и развертывать базовые модели в любом масштабе из SageMaker Studio.

Объедините комплексную разработку машинного обучения в SageMaker Studio с помощью наиболее полных инструментов машинного обучения, доступных в одном месте. SageMaker AI предоставляет высокоэффективные инструменты MLOps для автоматизации и стандартизации процессов машинного обучения, а также инструменты управления для обеспечения прозрачности и возможности аудита в рамках всей организации.

SageMaker Studio — единый инструмент для выполнения всех процессов аналитики данных и машинного обучения. Создавайте и просматривайте кластеры Amazon EMR, а также подключайтесь к ним. Создавайте, тестируйте и запускайте интерактивные приложения для подготовки и аналитики данных с помощью интерактивных сеансов AWS Glue. Отслеживайте и отлаживайте задания Spark с помощью знакомых инструментов (например, Spark UI) прямо из SageMaker Studio.