Amazon SageMaker Studio の機能

フルマネージド型 JupyterLab を数秒で起動できます。ノートブック、コード、データ用の最新の Web ベースのインタラクティブ開発環境を使用してください。柔軟で拡張可能なインターフェイスにより、機械学習 (ML) ワークフローを簡単に設定できます。コード生成、トラブルシューティング、エキスパートのガイダンスに関する AI を活用したサポートを受けて、ML 開発を加速しましょう。すべてはノートブック環境内で行われます。

軽量でパワフルなコードエディターを使用し、使い慣れたショートカット、ターミナル、デバッガー、リファクタリングツールで生産性を高めましょう。Open VSX 拡張ギャラリーにある何千もの Visual Studio Code互換の拡張機能から選択して、開発体験を向上させましょう。GitHub リポジトリを通じて、バージョニング管理とチーム間のコラボレーションを可能にします。事前設定された SageMaker AI ディストリビューションでは、極めて人気の ML フレームワークをすぐに使用できます。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) や Amazon Redshift などの AWS データソースへの組み込みアクセスを含む、AWS Toolkit for Visual Studio Code を通じて AWS サービスとシームレスに統合し、Amazon Q Developer によるチャットベースおよびインラインコード提案を通じてコーディング効率を高めます。

コンソール、コードの直接実行をサポートする構文強調表示エディタ、ならびにプロット、履歴、デバッグ、およびワークスペース管理のためのツールを備えたフルマネージド統合開発環境 (IDE) for R を使用できます。devtools、tidyverse、shiny、rmarkdown などの事前設定済みの R パッケージを使用してインサイトを生成し、RStudio Connect を使用して公開します。R および Python 開発用の RStudio、JupyterLab、およびコードエディター IDE 内をシームレスに切り替えることができます。 

Amazon SageMaker JumpStart からわずか数ステップでデプロイできる何百もの公開されている FM と事前に構築されたソリューションを使用して、生成系 AI 開発をすぐに開始できます。 Amazon SageMaker Clarify を使用すると、正確性、堅牢性、毒性、偏りなどのさまざまな基準に基づいて、ユースケースに最適な FM を数分で迅速に評価、比較、選択できます。精選されたプロンプトデータセットを使用して FM 評価を開始するか、独自のカスタムプロンプトデータセットを使用して評価を拡張してください。人間による評価は、創造性やスタイルなど、より主観的な側面にも応用できます。

データエンジニアリング、分析、機械学習の統合環境により、データワークフローを簡素化します。Amazon EMR と AWS Glue のサーバーレス Spark 環境を使用して Spark ジョブをインタラクティブに実行し、Spark UI を使用してそれらをモニタリングします。組み込みのデータ準備機能を使用して、データを視覚化し、データ品質上の問題を特定し、推奨ソリューションを適用してデータ品質を向上させます。数ステップでノートブックをジョブとしてスケジュールすることで、データ準備ワークフローを迅速に自動化できます。ML モデル機能を中央機能ストアで保存、共有、管理します。

Amazon SageMaker AI は、モデルのパフォーマンスを最適化するための高性能分散トレーニングライブラリと組み込みツールを提供します。モデルを本番環境に展開する前に、モデルを自動的に調整し、パフォーマンスの問題を視覚化して修正できます。

ML 推論のニーズに合わせて、さまざまな ML インフラストラクチャとデプロイオプションを使用してモデルをデプロイできます。SageMaker AI は完全に管理され、MLOps ツールと統合されるため、モデルデプロイのスケール、推論コストの削減、本番でのモデルのより効果的な管理、運用上の負担の軽減が可能になります。

SageMaker AI は、ML ライフサイクル全体にわたるドキュメンテーションプロセスの自動化、標準化、合理化に役立つ専用の MLOps とガバナンスツールを提供します。SageMaker AI MLOps ツールを使用すると、本番でのモデルのパフォーマンスを維持しながら、ML モデルのトレーニング、テスト、トラブルシューティング、デプロイ、管理を大規模かつ簡単に行うことができます。

JupyterLab と コードエディタで Amazon Q Developer を利用した AI アシスタンスにより、ML 開発を加速できます。Amazon Q Developer のインラインコード提案とチャットベースの支援を使用して、「ハウツー」ガイダンス、コーディングサポート、およびトラブルシューティングステップをオンデマンドで利用できます。すぐに使用できるこの強力なツールで迅速に開始し、生産性を高めましょう。

AWS パートナーから提供される AI アプリケーションが、Amazon SageMaker AI および Amazon SageMaker Unified Studio でご利用いただけるようになりました。SageMaker 内でこれらの AI アプリケーションを検索、デプロイ、および使用できます。プロビジョニングや運用のためのインフラストラクチャを必要としないシームレスなフルマネージドエクスペリエンス。すべてがお客様の SageMaker 環境のセキュリティとプライバシーの範囲内で行われます。

Amazon SageMaker パートナー AI アプリケーションの詳細