Amazon SageMaker

สร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) สำหรับกรณีใช้งานใดๆ ด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์ต่างๆ

ทำไมต้องเลือก SageMaker

Amazon SageMaker คือบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งได้รวบรวมชุดเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อเปิดใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่มีประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำสำหรับทุกกรณีการใช้งาน เมื่อใช้ SageMaker คุณจะสามารถสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล ML ได้ด้วยการปรับขนาดโดยใช้เครื่องมือ เช่น โน้ตบุ๊ก, Debuggers, Profilers, ไปป์ไลน์, MLOps และอื่น ๆ อีกมากมาย ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบผสานรวม (IDE) SageMaker รองรับข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลพร้อมกับการควบคุมการเข้าถึงที่ง่ายขึ้นและมีความโปร่งใสสำหรับโปรเจกต์ ML ของคุณ นอกจากนี้ คุณยังสามารถสร้าง FM ของคุณเองซึ่งเป็นโมเดลขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พร้อมด้วยเครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อปรับแต่ง ทดลอง ฝึกฝนใหม่ และปรับใช้ FM SageMaker นำเสนอการเข้าถึงโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าหลายร้อยโมเดล รวมถึง FM ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ ซึ่งคุณสามารถนำมาปรับใช้ได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง
 

ประโยชน์ของ SageMaker

ช่วยให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถสร้างนวัตกรรมด้วย ML ผ่านตัวเลือกเครื่องมือต่างๆ IDE สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอินเทอร์เฟซที่ไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ
สร้างโมเดล ML ของคุณเอง รวมถึง FM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้าง ด้วยเครื่องมือที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์แบบบูรณาการและโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดค่าใช้จ่าย
ทำให้แนวทางปฏิบัติและการกำกับดูแล MLOps เป็นมาตรฐานและอัตโนมัติ โดยครอบคลุมทั่วทั้งองค์กรของคุณเพื่อสนับสนุนความโปร่งใสและตรวจสอบได้
ใช้ประโยชน์จากพลังของการตอบรับของมนุษย์ตลอดวงจรชีวิต ML เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของ FM ด้วยความสามารถแบบมนุษย์ทำงานร่วมกับระบบ

ช่วยให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นทำการสร้างสรรค์นวัตกรรมด้วย ML

นักวิเคราะห์ทางธุรกิจ

ดำเนินการคาดการณ์ด้าน ML โดยใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพร่วมกับ SageMaker Canvas

รูปภาพแสดงให้เห็นถึงการสร้างโมเดลใหม่ใน Amazon SageMaker Canvas

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เตรียมข้อมูลแล้วสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลด้วย SageMaker Studio

รูปภาพที่แสดงหน้าจอบน Amazon SageMaker Studio

วิศวกร ML

ปรับใช้และจัดการโมเดลทุกระดับด้วย SageMaker MLOps

รูปภาพที่แสดงหน้าจอบน Amazon SageMaker Studio

รองรับขอบเขตงาน ML, ชุดเครื่องมือ และภาษาเขียนโปรแกรมชั้นนำ

โลโก้ Jupyter
โลโก้ TensorFlow
โลโก้ PyTorch
โลโก้ MXNet
โลโก้ Huggine Face
โลโก้ Scikit-learn
โลโก้ Python
โลโก้ R

ML ประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำในทุกระดับขนาด

มากกว่า 1.5 ล้านล้าน

คำขออนุมานต่อเดือน

ลดต้นทุนลง

การลดต้นทุนในการติดป้ายข้อมูล

<10ms

เวลาแฝงทั่วไปในการอนุมาน