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Amazon SageMaker Unified Studio 现已正式可用

现在，我们宣布 Amazon SageMaker Unified Studio 正式发布。这是一个集成的数据与人工智能开发环境，您可以在其中查找和访问组织内的所有数据，并针对几乎任何使用场景中的作业，使用最合适的工具对数据进行处理。我的同事 Antje 在 2024 年 AWS re:Invent 大会上对其预览版进行过介绍，概要信息如下：

SageMaker Unified Studio（预览版）是一个单一的数据和 AI 开发环境。它汇集了来自多种独立 Studio 和查询编辑器的功能和工具，以及 Amazon Athena、Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（Amazon MWAA）和现有的 SageMaker Studio 中目前提供的一些可视化工具。

SageMaker Unified Studio 打破了数据和工具之间的孤岛，为数据工程师、数据科学家、数据分析师、机器学习开发者和其他数据从业者提供了统一的开发体验。这不仅可以节省开发时间，还可以简化访问控制管理，使数据从业者能够专注于真正重要的事情 — 构建数据产品和人工智能应用程序。

这篇文章将重点介绍几则重要公告：

要开始使用，请访问 Amazon SageMaker 控制台并创建一个 SageMaker Unified Studio 域。要了解更多信息，请访问 AWS 文档中的创建 Amazon SageMaker Unified Studio 域。

SageMaker Unified Studio 中的 Amazon Bedrock 新功能

Amazon SageMaker Unified Studio 中 Amazon Bedrock 新功能为开发者提供了一个受管控的协作环境，使他们能够快速创建和定制生成式人工智能应用程序。这一直观的界面适合各种技能水平的开发者，为他们提供了无缝访问 Amazon Bedrock 中高性能基础模型的途径，以及用于协作开发定制生成式人工智能应用程序的高级定制工具。

自预览版发布以来，Amazon Bedrock 已经上线了几款新的基础模型，而且这些模型与 SageMaker Unified Studio 完全集成，其中包括 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 和 DeepSeek-R1。这些模型可用于在 SageMaker Unified Studio 中构建生成式人工智能应用程序和进行对话。

以下是在项目的模型选择中选择 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 的方法。

您还可以从项目内的 S3 文件夹中获取数据或文档，并在创建知识库时选择特定的基础模型。

在预览阶段，我们推出了 Amazon Bedrock Guardrails 功能，以帮助您根据自己的使用场景以及负责任的人工智能策略为 Amazon Bedrock 应用程序实施保障措施。目前，在这个正式发布的版本中，Amazon Bedrock Guardrails 功能已扩展到 Amazon Bedrock 工作流。

此外，我们在 SageMaker Unified Studio 中通过新的用户管理界面简化了相关账户的生成式人工智能设置，使域管理员能够轻松地为相关账户管理员授予对模型治理项目的访问权限。这一改进无需再进行命令行操作，简化了跨多个 AWS 账户配置生成式人工智能功能的流程。

这些新功能消除了生成式人工智能开发过程中数据、工具和开发者之间的障碍。您和您的团队将通过整合 Amazon Bedrock 强大的生成式人工智能功能，在同一个工作空间中获得统一的开发体验。

Amazon Q 开发者版现已在 SageMaker Unified Studio 正式上线

Amazon Q 开发者版现已在 Amazon SageMaker Unified Studio正式上线，为数据专业人员在整个数据和人工智能开发生命周期中提供由生成式人工智能驱动的协助。

Amazon Q 开发者版与 SageMaker Unified Studio 中的全套 AWS 分析和人工智能/机器学习工具及服务（包括数据处理、SQL 分析、机器学习模型开发以及生成式人工智能应用程序开发）集成，可加速协作并帮助团队更快地构建数据和人工智能产品。要开始使用，您可以选择 Amazon Q 开发者版图标。

对于 SageMaker Unified Studio 的新用户来说，Amazon Q 开发者版是一个宝贵的入门助手。它可以解释域和项目等核心概念，提供环境设置指导，并回答您的问题。

Amazon Q 开发者版通过与 SageMaker 目录进行强大的自然语言交互，帮助您发现和理解数据。这一实施的强大之处在于，Amazon Q 开发者版将对 AWS 分析和人工智能/机器学习服务的广泛了解与用户的上下文相结合，从而提供个性化的指导。

您可以通过对话界面讨论您的数据资产，例如询问“显示所有与支付相关的数据集”，而无需浏览复杂的元数据结构。

Amazon Q 开发者版通过与 SageMaker Unified Studio 中内置的查询编辑器集成来提供 SQL 查询生成功能。现在，不同技能水平的数据专业人员都可以用自然语言表达他们的分析需求，并得到格式正确的 SQL 查询结果。

例如，您可以询问“按年龄段和地区分析支付方式偏好”，Amazon Q 开发者版将生成适当的 SQL 语句，并在多个表之间进行正确的连接。

此外，Amazon Q 开发者版还可用于在 SageMaker Unified Studio 的 Jupyter Notebook 中协助进行故障排除和生成实时代码建议，以及构建 ETL 作业。

现已推出

  • 可用性 — Amazon SageMaker Unified Studio 现已在以下 AWS 区域推出：美国东部（弗吉尼亚州北部、俄亥俄州）、美国西部（俄勒冈州）、亚太地区（首尔、新加坡、悉尼、东京）、加拿大（中部）、欧洲地区（法兰克福、爱尔兰、伦敦）、南美洲（圣保罗）。要详细了解这些功能的可用性，请访问支持的区域文档页面。
  • Amazon Q 开发者版订阅 — Amazon Q 开发者版的免费套餐在 SageMaker Unified Studio 中默认提供，无需额外设置或配置。如果您已经订阅了 Amazon Q 开发者版专业套餐，则可以在 SageMaker Unified Studio 中使用这些增强功能。有关更多信息，请访问文档页面。
  • Amazon Bedrock 功能 — 如需了解更多关于 Amazon SageMaker Unified Studio 中 Amazon Bedrock 功能的信息，请参考此文档页面。

立即使用 Amazon SageMaker Unified Studio 开始构建。有关更多信息，请访问 Amazon SageMaker Unified Studio 页面。

祝大家构建顺利！

— Donnie Prakoso

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