Amazon SageMaker Studio

Una única interfaz basada en la Web para el desarrollo de ML integral

¿Por qué elegir SageMaker Studio?

Amazon SageMaker Studio ofrece una amplia variedad de herramientas diseñadas específicamente para llevar a cabo todos los pasos del desarrollo de machine learning (ML), desde la preparación de los datos hasta la creación, el entrenamiento, la implementación y la administración de los modelos de machine learning. Puede cargar datos y crear modelos rápidamente con su integrated development environment (IDE, entorno de desarrollo integrado) preferido. Optimice la colaboración en equipo de machine learning, codifique de manera eficiente con el complemento de codificación impulsado por IA, ajuste y depure modelos, implemente y administre modelos en producción y automatice los flujos de trabajo, todo dentro de una única interfaz unificada basada en la web.

SageMaker Studio

Beneficios de SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio ofrece un amplio conjunto de integrated development environments (IDE, entornos de desarrollo integrados) totalmente administrados para el desarrollo de machine learning (ML), incluidos JupyterLab, un editor de código basado en Code-OSS (Visual Studio Code — Open Source) y RStudio. Lance rápidamente su IDE preferido y escale o reduzca los recursos de cómputo subyacentes verticalmente sobre la marcha.
Acceda al conjunto de herramientas más completo para cada paso del desarrollo de ML, desde la preparación de datos hasta la creación, el entrenamiento, el despliegue y la administración de modelos de ML. Cambie rápidamente de un paso a otro para refinar sus modelos, repetir experimentos de entrenamiento y escalar a un entrenamiento distribuido de manera directa desde JupyterLab, Code Editor o RStudio en SageMaker AI. Cree más rápido con Amazon Q Developer, un asistente con tecnología de IA generativa integrado en su flujo de trabajo. Amazon Q Developer brinda ayuda en tiempo real a lo largo de todo el proceso de desarrollo de ML, todo dentro de su entorno de bloc de notas.
Cree aplicaciones de IA generativa con acceso a cientos de modelos populares disponibles públicamente y a más de 15 soluciones prediseñadas a través de Amazon SageMaker JumpStart. Puede acceder a modelos de los principales proveedores de modelos, como AI21 Labs, LightOn, Stability AI, Hugging Face, Alexa y Meta AI. Luego, evalúe, compare y seleccione rápidamente los mejores modelos fundacionales (FM) para su caso de uso en función de métricas predefinidas, como la precisión, la solidez y la toxicidad. Las evaluaciones humanas se pueden utilizar para dimensiones más subjetivas, como la creatividad y el estilo.
Puede utilizar SageMaker Studio desde cualquier dispositivo mediante un navegador web. Tanto el código como los datos se guardan en su entorno de nube seguro sin necesidad de descargar artefactos de ML confidenciales a su máquina local.
Acelere el desarrollo de su modelo con aplicaciones populares de socios de AWS. Utilice una experiencia fluida y totalmente administrada sin infraestructura que aprovisionar u operar, todo ello dentro de la seguridad y privacidad de su entorno de SageMaker.

Casos de uso

Cree aplicaciones de IA generativa de forma más rápida con acceso a una amplia gama de modelos fundacionales disponibles públicamente, herramientas de evaluación del modelo, IDE respaldados por una computación acelerada de alto rendimiento y la capacidad de refinar e implementar modelos fundacionales a escala directamente desde SageMaker Studio.

Unifique su desarrollo de ML de principio a fin en SageMaker Studio con las herramientas de ML más completas en un solo lugar. SageMaker AI ofrece herramientas MLOps de alto rendimiento para ayudarlo a automatizar y estandarizar los flujos de trabajo de ML y las herramientas de gobernanza con el fin de respaldar la transparencia y la auditabilidad en toda su organización.

SageMaker Studio ofrece una experiencia unificada para realizar todos los flujos de trabajo de análisis de datos y machine learning. Cree, explore y conéctese a los clústeres de Amazon EMR. Cree, pruebe y ejecute aplicaciones interactivas de análisis y preparación de datos con las sesiones interactivas de AWS Glue. Supervise y depure los trabajos de Spark con herramientas conocidas, como la interfaz de usuario de Spark, directamente desde SageMaker Studio.