Amazon SageMaker

Единая студия Amazon SageMaker

Единая среда разработки для работы с данными и искусственного интеллекта, которая позволяет анализировать и создавать решения на основе всех ваших данных

Начать работу

Обзор

Единая студия Amazon SageMaker – это унифицированная среда разработки для работы с данными и искусственным интеллектом, в которой можно найти и получить доступ ко всем данным в организации и использовать их, применяя лучшие инструменты в любом примере использования. Единая студия Amazon SageMaker объединяет функциональные возможности и инструменты существующих сервисов аналитики AWS, искусственного интеллекта и машинного обучения, включая Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock, а также Amazon SageMaker AI. В Единой студии можно находить данные и активы ИИ в своей организации, получать к ним доступ и запрашивать их, а затем работать над проектами по безопасному созданию аналитических данных и артефактов искусственного интеллекта, включая данные, модели и приложения на основе генеративного искусственного интеллекта, и делиться ими.

Интегрированный интерфейс для всех ваших данных и искусственного интеллекта

Изучите свои данные и применяйте их в работе, используя привычные инструменты AWS для выполнения комплексных рабочих процессов разработки, включая создание моделей и приложений на базе генеративного искусственного интеллекта, обработку данных и аналитику SQL в единой управляемой среде. Создавайте проекты или присоединяйтесь к ним, чтобы сотрудничать со своими командами, безопасно обмениваться результатами работы с ИИ и аналитическими артефактами, а также получать доступ к данным, хранящимся в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift и других источниках данных — и все это с помощью открытой архитектуры хранилища в озере данных Amazon SageMaker. По мере сближения примеров использования искусственного интеллекта и аналитики следует изменить методы совместной деятельности команд по обработке данных с помощью Единой студии SageMaker.

Используйте лучшие в своем классе инструменты независимо от выполняемой работы

Упростите доступ к привычным инструментам и функциям специализированных сервисов AWS для аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock и Amazon SageMaker AI. Создавайте интегрированные конвейеры данных и рабочие процессы с помощью визуальных заданий по извлечению, преобразованию и загрузки (ETL). Беспрепятственно работайте с различными вычислительными ресурсами и кластерами с использованием унифицированных блокнотов, включая функции устранения неполадок на основе генеративного искусственного интеллекта. Применяйте встроенный редактор SQL для запроса информации, хранящейся в озерах данных, хранилищах и базах данных, а также приложениях. Переходите от изучения и анализа данных к сложной обработке данных и взаимодействию на естественном языке в иммерсивном бессерверном блокноте, который автоматически масштабируется в соответствии с вашими рабочими нагрузками.

Создайте иммерсивный блокнот

Измените подход к работе с данными с помощью иммерсивного и интерактивного рабочего пространства, которое сочетает в себе простоту веб-интерфейса и масштабируемость Athena Spark. Теперь у вас есть единая платформа для выполнения запросов SQL, запуска кода на Python, обработки больших объемов данных и создания визуализаций. Это бессерверная система, поэтому вы сможете приступить к работе за считанные секунды, без необходимости предварительной настройки инфраструктуры для обработки данных. С помощью встроенного агента ИИ можно легко пройти весь процесс разработки: он будет генерировать код, SQL-запросы и пошаговые инструкции на основе ваших текстовых запросов на естественном языке.

Обучайте, настраивайте и развертывайте модели искусственного интеллекта в требуемом масштабе

Разрабатывайте средства машинного обучения и базовые модели (FM), используя полностью управляемую инфраструктуру, инструменты и рабочие процессы в SageMaker AI. SageMaker AI предлагает специализированные инструменты и инфраструктуру для всех этапов жизненного цикла модели, включая подготовку данных, обучение, управление, MLOp, выводы, эксперименты, конвейеры, мониторинг и оценку моделей. Выберите решение из списка рекомендуемых партнерских приложений, чтобы быстро и безопасно разрабатывать производительные модели искусственного интеллекта.

Быстро создавайте собственные приложения на основе генеративного искусственного интеллекта

Эффективно создавайте приложения на основе генеративного искусственного интеллекта в надежной и безопасной среде с помощью Amazon Bedrock. Выбирайте из множества высокопроизводительных базовых моделей (FM) и расширенных возможностей настройки, таких как базы знаний, ограничения, агенты и потоки Amazon Bedrock. Быстро адаптируйте и развертывайте приложения на основе генеративного искусственного интеллекта и делитесь ими с помощью встроенного каталога для обнаружения.

Ускорьте разработку с помощью встроенного искусственного интеллекта

Работайте вместе с Агентом данных Amazon SageMaker в бессерверных блокнотах, чтобы разбивать сложные задачи на пошаговые планы, генерировать точный код и разрабатывать аналитические приложения и приложения на базе машинного обучения с помощью текстовых запросов на естественном языке. Используйте Amazon Q для разработчиков, чтобы решать для задачи на всех этапах жизненного цикла разработки, включая поиск данных, быстрое погружение в проекты и безопасное создание моделей машинного обучения. Общайтесь в чате с Amazon Q для разработчиков или используйте его в командной строке, чтобы понять, как примерять данные для каждого проекта и примера использования.

Клиенты и партнеры

Adastra

«Мы разрабатываем сложные приложения для аналитики данных на основе машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта со встроенным управлением данными и удобными интерфейсами. До разработки Единой студии Amazon SageMaker развертывание нескольких инструментов для специалистов по обработке данных и информации наших клиентов в основном выполнялось вручную и занимало много времени, а обеспечить надежную архитектуру данных было непросто. Теперь с помощью Единой студии Amazon SageMaker мы можем развернуть единый инструмент обработки информации для инженеров данных и специалистов по машинному обучению. Мы также автоматизируем развертывание инфраструктуры данных, что позволит упростить процесс для клиентов и улучшить их опыт».

Зишан Саид, директор по технологиям и стратегии, Adastra

NTT DATA

«Когда мы создаем приложения на основе данных для клиентов, нам нужна унифицированная платформа, в которой технологии взаимодействуют друг с другом. Единая студия Amazon SageMaker оптимизирует процессы доставки решений благодаря комплексным аналитическим возможностям, унифицированному интерфейсу студии и озеру данных, объединяющему управление данными в хранилищах и озерах данных. Единая студия Amazon SageMaker сокращает время окупаемости проектов клиентов по обработке данных до 40 %, что помогает нам выполнить свою миссию по ускорению цифровой трансформации клиентов».

Акихиро Судзуэ, руководитель сектора решений, NTT DATA; Юдзи Шоно, старший менеджер отдела технологий приложений и данных, NTT DATA; Юки Сайто, менеджер отдела решений для цифрового успеха, NTT DATA

Amazon Transportation

«В Amazon мы продолжаем сокращать сроки доставки и увеличивать количество товаров, поставляемых в тот же день или на следующее утро. Чтобы обеспечить быструю доставку клиентам, мы в значительной степени полагаемся на данные и аналитику. Мы стремимся ускорить процесс получения аналитических данных в режиме реального времени, обеспечив правильный доступ к данным с помощью аналитики и искусственного интеллекта. Используя Единую студию SageMaker, мы сможем ускорить процесс получения аналитических данных – от обнаружения данных до создания приложений на базе генеративного искусственного интеллекта».

Амуля Тайал, директор по разработке программного обеспечения в Amazon Transportation

Университет штата Аризона

«После оценки Единой студии Amazon SageMaker мы сразу поняли, что этот сервис идеально подходит для Университета штата Аризона в целях ознакомления студентов с концепциями машинного обучения. С помощью Единой студии SageMaker можно упростить интеграцию различных операций с данными – включая их анализ, обработку, конструирование признаков и развертывание моделей – в единую среду. Благодаря этому унифицированному подходу студенты, особенно новички в сфере машинного обучения, могут больше сосредоточиться на изучении полезных тем и не тратить время на освоение различных инструментов для построения конвейеров машинного обучения».

Джон Ром, заместитель директора ИТ в сфере корпоративных технологий в Университете штата Аризона

Swiss Life

«Запуск Единой студии SageMaker произошел как раз в нужный момент для компании Swiss Life. Это отличный продукт, с помощью которого можно упростить основную задачу – предоставление данных тем, кто действительно в них нуждается. Возможность подключать различные источники данных, легко делиться ими с другой командой или продуктом и использовать все преимущества базовой инфраструктуры AWS выведет анализ данных в Swiss Life на новый уровень».

Саймон Маннштейн, руководитель команды по облачным платформам и их внедрению в компании Swiss Life Deutschland