Amazon SageMaker Studio

Uma única interface baseada na web para desenvolvimento de ML de ponta a ponta

Explore o Amazon SageMaker Unified Studio

Por que o SageMaker Studio?

O Amazon SageMaker Studio oferece uma ampla variedade de ferramentas específicas para realizar todas as etapas de desenvolvimento de machine learning (ML), desde a preparação de dados até a criação, treinamento, implantação e gerenciamento dos seus modelos de ML. Você pode carregar dados rapidamente e criar modelos usando seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) preferido. Simplifique a colaboração da equipe de ML, codifique com eficiência usando o complemento de codificação baseado em IA, ajuste e depure modelos, implante e gerencie modelos em produção e automatize fluxos de trabalho: tudo em uma única interface unificada baseada na Web.

Benefícios do SageMaker Studio

Escolha de IDEs totalmente gerenciados

O Amazon SageMaker Studio oferece um amplo conjunto de IDEs para desenvolvimento de machine learning (ML), incluindo JupyterLab, editor de código baseado em Code-OSS (Visual Studio Code Open Source) e RStudio. Inicie rapidamente seu IDE preferido e escale os recursos computacionais subjacentes para cima e para baixo em tempo real.

Ferramentas específicas para o desenvolvimento de ML com suporte de IA generativa

Acesse o conjunto mais abrangente de ferramentas para cada etapa do desenvolvimento de ML, desde a preparação de dados até a criação, treinamento, implantação e gerenciamento de modelos de ML. Mova-se rapidamente entre as etapas para ajustar seus modelos, reproduzir experimentos de treinamento e escalar diretamente para treinamento distribuído do JupyterLab, do Code Editor ou do RStudio no SageMaker AI. Crie mais rápido com o Amazon Q Developer, um assistente baseado em IA generativa integrado ao seu fluxo de trabalho. O Amazon Q Developer ajuda você em toda a jornada de desenvolvimento de ML em tempo real, tudo no seu ambiente de caderno.

Navegar, ajustar, avaliar e implantar FMs

Crie aplicações de IA generativa com acesso a centenas de modelos populares disponíveis publicamente e mais de 15 soluções pré-criadas por meio do Amazon SageMaker JumpStart. Você pode acessar modelos dos principais fornecedores de modelos, como AI21 Labs, LightOn, Stability AI, Hugging Face, Alexa e Meta AI. Em seguida, avalie, compare e selecione rapidamente os melhores modelos de base (FMs) para seu caso de uso com base em métricas predefinidas, como precisão, robustez e toxicidade. As avaliações humanas podem ser usadas para dimensões mais subjetivas, como criatividade e estilo.

Execute com segurança em qualquer lugar

Você pode usar o SageMaker Studio em qualquer dispositivo usando um navegador da Web. Tanto o código quanto os dados são mantidos em seu ambiente de nuvem seguro, sem a necessidade de baixar artefatos confidenciais de ML para a máquina local.

Aplicativos especializados de desenvolvimento de IA generativa e ML de parceiros líderes

Acelere o desenvolvimento do modelo com aplicativos populares de parceiros da AWS. Use uma experiência perfeita e totalmente gerenciada, sem infraestrutura para provisionar ou operar, tudo dentro da segurança e privacidade do seu ambiente SageMaker.

Casos de uso

Acelere o desenvolvimento de IA generativa

Crie aplicações de IA generativa com mais rapidez com acesso a uma ampla variedade de FMs disponíveis publicamente, ferramentas de avaliação de modelos, IDEs apoiados por computação acelerada de alta performance e a capacidade de ajustar e implantar FMs em grande escala diretamente do SageMaker Studio.

Dimensione e padronize fluxos de trabalho de ML

Unifique seu desenvolvimento de ML de ponta a ponta no SageMaker Studio com as ferramentas de ML mais abrangentes em um só lugar. A IA do SageMaker oferece ferramentas de MLOps de alta performance para ajudá-lo a automatizar e padronizar fluxos de trabalho de ML e ferramentas de governança para apoiar a transparência e a auditabilidade em toda a organização.

Combine análise de big data e ML

O SageMaker Studio oferece uma experiência unificada para realizar todos os fluxos de trabalho de análise de dados e ML. Crie, navegue e conecte-se aos clusters do Amazon EMR. Crie, teste e execute aplicações interativas de preparação e analytics de dados com as sessões interativas do AWS Glue. Monitore e depure trabalhos do Spark usando ferramentas conhecidas, como a interface do usuário do Spark, tudo diretamente do SageMaker Studio.