Amazon SageMaker Studio

Eine einzige webbasierte Oberfläche für die durchgängige ML-Entwicklung
Erste Schritte mit SageMaker Studio

Warum SageMaker Studio?

Amazon SageMaker Studio bietet eine große Auswahl an speziell entwickelten Tools zur Durchführung aller Entwicklungsschritte für Machine Learning (ML), von der Datenvorbereitung bis hin zur Erstellung, Schulung, Bereitstellung und Verwaltung Ihrer ML-Modelle. Mit Ihrer bevorzugten IDE können Sie schnell Daten hochladen und Modelle erstellen. Optimieren Sie die Zusammenarbeit im ML-Team, programmieren Sie effizient mit dem KI-gestützten Codierungsbegleiter, optimieren und debuggen Sie Modelle, verwalten Sie Modelle in der Produktion und stellen Sie sie bereit und automatisieren Sie Workflows – alles über eine einzige, einheitliche webbasierte Oberfläche.

SageMaker Studio

Funktionsweise

Amazon SageMaker Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die eine einzige, webbasierte visuelle Oberfläche bietet, über die Sie auf speziell entwickelte Tools zugreifen können. Auf diese Weise können sie alle Entwicklungsschritte für Machine Learning (ML) durchführen, von der Datenvorbereitung bis hin zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen Ihrer ML-Modelle. Sie können schnell Daten hochladen, neue Notebooks erstellen, Modelle trainieren und abstimmen, zwischen den Schritten hin- und herwechseln, um Experimente anzupassen, und Modelle für die Produktion bereitstellen, ohne SageMaker Studio zu verlassen. Es ermöglicht Ihnen, schnell zwischen Umgebungen zu wechseln und innerhalb Ihres Unternehmens nahtlos zusammenzuarbeiten, um ML-Modelle in großem Maßstab zu erstellen.

Amazon SageMaker Studio – Funktionsweise

Vorteile von SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio bietet eine breite Palette vollständig verwalteter integrierter Entwicklungsumgebungen (IDEs) für die ML-Entwicklung, darunter JupyterLab, auf Code-OSS basierender Code-Editor (Visual Studio Code – Open Source) und RStudio. Starten Sie schnell Ihre bevorzugte IDE und skalieren Sie die zugrundeliegende Rechenleistung im Handumdrehen nach oben und unten.
Greifen Sie auf die umfassendsten Tools für jeden Schritt der ML-Entwicklung zu, von der Datenvorbereitung bis hin zur Erstellung, Schulung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen. Wechseln Sie schnell zwischen den einzelnen Schritten, um Ihre Modelle zu optimieren, Trainingsexperimente erneut abzuspielen und direkt von JupyterLab, Code Editor oder RStudio auf Amazon SageMaker aus auf verteiltes Training umzustellen.
Erstellen Sie generative KI-Anwendungen mit Zugriff auf Hunderte beliebter öffentlich verfügbarer Modelle und über 15 vorgefertigte Lösungen über Amazon SageMaker JumpStart. Sie können auf Modelle von Topmodelanbietern wie AI21 Labs, LightOn, Stability AI, Hugging Face, Alexa und Meta AI zugreifen. Evaluieren, vergleichen und wählen Sie dann schnell die besten Basismodelle (FMs) für Ihren Anwendungsfall aus, basierend auf vordefinierten Metriken wie Genauigkeit, Robustheit und Toxizität. Menschliche Bewertungen können für subjektivere Dimensionen wie Kreativität und Stil verwendet werden.
Bauen Sie schneller mit Amazon Q Developer, einem generativen KI-Assistenten, der in Ihren Workflow integriert ist. Amazon Q Developer unterstützt Sie während des gesamten ML-Entwicklungsprozesses in Echtzeit, und zwar in Ihrer Notebook-Umgebung.
Sie können SageMaker Studio von jedem Gerät aus mit einem Webbrowser verwenden. Sowohl der Code als auch die Daten werden in Ihrer sicheren Cloud-Umgebung aufbewahrt, ohne dass Sie sensible ML-Artefakte auf Ihren lokalen Rechner herunterladen müssen.

Anwendungsfälle

Erstellen Sie generative KI-Anwendungen schneller mit Zugriff auf eine Vielzahl öffentlich verfügbarer FMs, Modellevaluierungstools, IDEs, die durch beschleunigtes Hochleistungsrechnen unterstützt werden, und der Möglichkeit, FMs direkt von SageMaker Studio aus zu optimieren und in großem Maßstab bereitzustellen.

Vereinheitlichen Sie Ihre durchgängige ML-Entwicklung in SageMaker Studio mit den umfassendsten ML-Tools an einem Ort. SageMaker bietet leistungsstarke MLOps-Tools, mit denen Sie ML-Workflows und Governance-Tools automatisieren und standardisieren können, um Transparenz und Überprüfbarkeit in Ihrem gesamten Unternehmen zu gewährleisten.

SageMaker Studio bietet ein einheitliches Erlebnis für die Durchführung aller Datenanalyse- und ML-Workflows. Amazon-EMR-Cluster erstellen, durchsuchen und eine Verbindung zu ihnen herstellen. Mit den interaktiven Sitzungen von Amazon Glue können Sie interaktive Datenaufbereitungs- und Analyseanwendungen erstellen, testen und ausführen. Überwachen und debuggen Sie Spark-Aufträge mit vertrauten Tools wie Spark UI – alles direkt von SageMaker Studio aus.