Studio hợp nhất của Amazon SageMaker
Một môi trường phát triển dữ liệu và AI duy nhất được xây dựng trên Amazon DataZone
Tổng quan
Amazon SageMaker là một môi trường phát triển dữ liệu và AI duy nhất, nơi bạn có thể tìm và truy cập tất cả dữ liệu trong tổ chức của mình và hành động dựa trên dữ liệu đó bằng cách sử dụng các công cụ tốt nhất trong mọi trường hợp sử dụng. Studio hợp nhất của SageMaker tập hợp các chức năng và công cụ từ các dịch vụ AWS Analytics và AI/ML hiện có, bao gồm Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock và Amazon SageMaker AI. Chỉ với studio hợp nhất, bạn có thể tìm, truy cập cũng như truy vấn dữ liệu và tài sản AI trong toàn tổ chức của mình, sau đó cộng tác làm việc trong các dự án để xây dựng cũng như chia sẻ an toàn các phân tích và tạo tác AI, bao gồm dữ liệu, mô hình và ứng dụng AI tạo sinh.
Trải nghiệm tích hợp tất cả dữ liệu cùng AI
Khai thác và vận dụng dữ liệu với các công cụ AWS quen thuộc để hoàn thiện quy trình phát triển, bao gồm phát triển mô hình, phát triển ứng dụng AI tạo sinh, xử lý dữ liệu và phân tích SQL, trong một môi trường được quản lý duy nhất. Tạo hoặc tham gia dự án để cộng tác cùng cả nhóm, chia sẻ tạo tác phân tích và AI cũng như truy cập dữ liệu bạn lưu trữ trong Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift và nhiều nguồn dữ liệu khác thông qua Hồ dữ liệu Amazon SageMaker. Sử dụng Studio hợp nhất Amazon SageMaker để đổi mới cách kết hợp các nhóm dữ liệu trong bối cảnh trường hợp sử dụng AI hội tụ với trường hợp sử dụng phân tích.
Sử dụng các công cụ tốt nhất phân khúc cho mọi công việc
Đơn giản hóa quyền truy cập vào các công cụ và chức năng quen thuộc từ dịch vụ phân tích AWS, trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) chuyên dụng như Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock và Amazon SageMaker AI. Phát triển quy trình dữ liệu tích hợp với ETL trực quan và hoạt động liền mạch trên nhiều tài nguyên điện toán và cụm khác nhau với sổ ghi chép hợp nhất. Sử dụng trình soạn thảo SQL tích hợp để truy vấn dữ liệu lưu trữ trong hồ dữ liệu, kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu và ứng dụng.
Đào tạo, tùy chỉnh và triển khai mô hình AI ở quy mô lớn
Phát triển mô hình ML và mô hình nền tảng (FM) bằng cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình làm việc được quản lý toàn phần của SageMaker AI. SageMaker AI cung cấp các công cụ và cơ sở hạ tầng chuyên dụng cho từng bước của vòng đời mô hình, bao gồm chuẩn bị, đào tạo, quản trị, MLOps, suy luận, thử nghiệm, truyền dữ liệu cũng như giám sát và đánh giá mô hình. Chọn từ một lựa chọn các ứng dụng đối tác được tuyển chọn để phát triển các mô hình AI hiệu năng một cách nhanh chóng và an toàn.
Nhanh chóng xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh tùy chỉnh
Phát triển các ứng dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả trong môi trường đáng tin và bảo mật với Amazon Bedrock. Lựa chọn từ nhiều FM hiệu suất cao và khả năng tùy chỉnh nâng cao như Quy trình, Tác tử, Quy tắc bảo vệ và Cơ sở kiến thức của Amazon Bedrock. Nhanh chóng tùy chỉnh và triển khai ứng dụng AI tạo sinh cũng như chia sẻ với danh mục tích hợp để khám phá.
Tăng tốc hành trình dữ liệu của bạn với Nhà phát triển Amazon Q
Sử dụng Nhà phát triển Amazon Q vào công việc xuyên suốt chu trình phát triển, bao gồm tìm kiếm dữ liệu cho dự án, nhanh chóng tăng cường cộng tác và xây dựng mô hình ML bảo mật. Trò chuyện với Nhà phát triển Amazon Q để hiểu và sử dụng dữ liệu của bạn cho từng dự án và trường hợp sử dụng. Với Amazon Q, bạn có thể đơn giản hóa hành trình dữ liệu trong việc viết mã, tạo SQL, tích hợp dữ liệu, khắc phục sự cố, v.v.
Khách hàng và đối tác
Adastra
"Chúng tôi xây dựng các ứng dụng phân tích dữ liệu phức tạp, ứng dụng ML và GenAI tích hợp quản trị dữ liệu và giao diện thân thiện với người dùng. Trước khi có Studio hợp nhất Amazon SageMaker, việc triển khai nhiều công cụ cho nhân viên xử lý dữ liệu và thông tin của khách hàng chủ yếu được thực hiện thủ công và tốn nhiều thời gian, đồng thời, việc đảm bảo cung cấp kiến trúc dữ liệu mạnh mẽ cũng là một thách thức. Giờ đây, với Studio hợp nhất Amazon SageMaker, chúng tôi có thể triển khai một công cụ duy nhất để xử lý dữ liệu cho các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học ML. Chúng tôi cũng tự động hóa việc triển khai cơ sở hạ tầng dữ liệu, cho phép chúng tôi đơn giản hóa quy trình cho khách hàng và nâng cao trải nghiệm của họ."
Zeeshan Saeed, Giám đốc Chiến lược và Công nghệ, Adastra
NTT DATA
"Khi chúng tôi xây dựng các ứng dụng dựa trên dữ liệu cho khách hàng của mình, chúng tôi muốn có một nền tảng hợp nhất nơi các công nghệ hoạt động cùng nhau theo cách tích hợp. Studio hợp nhất Amazon SageMaker giúp tối ưu hóa quy trình cung cấp giải pháp của chúng tôi nhờ vào các khả năng phân tích toàn diện, trải nghiệm studio hợp nhất và một kho dữ liệu tích hợp quản lý dữ liệu trên cả kho dữ liệu và hồ dữ liệu. Studio hợp nhất của Amazon SageMaker giảm thời gian khai thác giá trị của khách hàng cho các dự án dữ liệu lên đến 40%, giúp chúng tôi thực hiện sứ mệnh đẩy nhanh hành trình chuyển đổi kỹ thuật số của khách hàng."
Akihiro Suzue, Trưởng phòng Giải pháp, NTT DATA; Yuji Shono, Giám đốc Cấp cao, Phòng Ứng dụng & Công nghệ Dữ liệu, NTT DATA; Yuki Saito, Giám đốc, Bộ phận Giải pháp Thành công Kỹ thuật số, NTT DATA
Amazon Transportation
“Tại Amazon, chúng tôi tiếp tục cải thiện tốc độ phân phối và tăng số lượng hạng mục có thể phân phối trong cùng ngày hoặc qua đêm. Để giúp việc đưa các hạng mục đến khách hàng nhanh chóng như vậy, chúng tôi lệ thuộc rất nhiều vào dữ liệu và thông tin chuyên sâu. Chúng tôi đang tìm cách đẩy nhanh quá trình thu thập thông tin chuyên sâu theo thời gian thực với quyền truy cập phù hợp vào dữ liệu với Phân tích và AI. Bằng cách sử dụng Studio thống nhất SageMaker, chúng tôi sẽ có thể đẩy nhanh quá trình tạo thông tin chuyên sâu từ khám phá dữ liệu đến xây dựng các ứng dụng GenAI.”
Amulya Tayal, Giám đốc phát triển phần mềm, Amazon Transportation
Đại học Bang Arizona
“Sau khi đánh giá Studio hợp nhất của Amazon SageMaker, chúng tôi nhận thấy ngay độ phù hợp của dịch vụ này đối với Arizona State University (ASU) trong việc giảng dạy các khái niệm Máy học cho sinh viên. Studio hợp nhất của SageMaker đơn giản hóa việc tích hợp các hoạt động dữ liệu khác nhau, bao gồm khám phá dữ liệu, xử lý dữ liệu, kỹ thuật lấy dữ liệu đặc trưng và triển khai mô hình, vào một trải nghiệm duy nhất. Cách tiếp cận thống nhất này cho phép sinh viên, đặc biệt là những người mới tìm hiểu ML, tập trung nhiều hơn vào việc hiểu các chủ đề Máy học thay vì dành thời gian học sử dụng các công cụ khác nhau để xây dựng quy trình Máy học.”
John Rome, Phó giám đốc thông tin, Công nghệ doanh nghiệp, Arizona State University
Swiss Life
“Studio thống nhất SageMaker đã ra mắt vào thời điểm hoàn hảo đối với Swiss Life. Sản phẩm tuyệt vời này sẽ giúp đơn giản hóa mục tiêu chính: Mang dữ liệu đến cho những người thực sự cần. Khả năng kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau, dễ dàng chia sẻ chúng với nhóm hoặc sản phẩm khác và sử dụng toàn bộ sức mạnh của cơ sở hạ tầng AWS cơ bản sẽ đưa khoa học dữ liệu tại Swiss Life lên một tầm cao mới.”
Simon Mannstein, Trưởng nhóm nền tảng đám mây và áp dụng, Swiss Life Deutschland
