Cree, entrene e implemente modelos de ML con SageMaker AI (anteriormente Amazon SageMaker)

Amazon SageMaker

La próxima generación de Amazon SageMaker es el centro neurálgico para sus necesidades de datos, análisis e IA

Introducción a Amazon SageMaker

Información general

Al combinar las capacidades de análisis y machine learning (ML) de AWS ampliamente adoptadas, Amazon SageMaker ofrece una experiencia integrada de análisis e IA con acceso unificado a todos sus datos. Colabore y cree más rápido desde un estudio unificado con las herramientas de AWS conocidas para el desarrollo de modelos, la IA generativa, el procesamiento de datos y el análisis de SQL, aceleradas por Amazon Q Developer, el asistente de IA generativa más capaz para el desarrollo de software. Acceda a todos sus datos, ya sea que estén almacenados en lagos de datos, almacenes de datos u orígenes de datos federados o de terceros, con una gobernanza integrada para satisfacer las necesidades de seguridad empresarial.

Beneficios

Amazon SageMaker Unified Studio ofrece una experiencia integrada para usar todos sus datos y herramientas para el análisis y la IA. Descubra sus datos y póngalos a trabajar con las conocidas herramientas de AWS para el desarrollo de modelos, la IA generativa, el procesamiento de datos y el análisis de SQL. Trabaje en todos los recursos informáticos con cuadernos unificados, descubra y consulte diversos orígenes de datos con un editor SQL integrado, entrene e implemente modelos de IA a escala y cree con rapidez aplicaciones de IA generativa personalizadas. Cree y comparta de forma segura artefactos de análisis e IA, como datos, modelos y aplicaciones de IA generativa, para comercializar los productos de datos con mayor rapidez.
Acelere la IA en Amazon SageMaker con un conjunto integral de capacidades de desarrollo de IA diseñadas con la seguridad en mente. Entrene, personalice e implemente ML y modelos fundacionales (FM) en una infraestructura rentable y de alto rendimiento. Utilice herramientas especialmente diseñadas que abarquen todo el ciclo de vida de la IA, desde los entornos de desarrollo integrado (IDE) de alto rendimiento y formación distribuida hasta la inferencia, las operaciones de IA, la gobernanza y la observabilidad. Cree con rapidez aplicaciones de IA generativa adaptadas a su empresa con modelos de vanguardia y sus datos propios. Acelere el desarrollo de la IA con Amazon Q Developer, lo que le ayudará a descubrir datos, crear y entrenar modelos de ML con mayor facilidad, generar consultas SQL y crear y ejecutar trabajos de canalización de datos, todo ello mediante lenguaje natural.
Unifique todos sus datos en los lagos de datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y en los almacenes de datos de Amazon Redshift con Amazon SageMaker Lakehouse. Obtenga la flexibilidad de acceder a sus datos y consultarlos con todas las herramientas y motores compatibles con Apache Iceberg en una sola copia de los datos de análisis. Proteja sus datos al definir permisos detallados, que se aplican a todas sus herramientas de análisis e IA en el lakehouse. Reúna los datos de las bases de datos y aplicaciones operativas en su lakehouse casi en tiempo real mediante integraciones sin ETL. Además, acceda y consulte los datos en el lugar con capacidades de consulta federadas en orígenes de datos de terceros.
Garantice la seguridad empresarial con una gobernanza integrada durante todo el ciclo de vida de los datos y la IA. Amazon SageMaker le permite controlar el acceso del usuario correcto a los datos, los modelos y los artefactos de desarrollo correctos para el propósito correcto. Defina y aplique de forma coherente las políticas de acceso mediante un único modelo de permisos con controles de acceso detallados con Amazon SageMaker Catalog. Asegure y proteja sus modelos de IA con la clasificación de datos, la detección de toxicidad, las barreras de protección y las políticas de IA responsable. Gane confianza en toda su organización mediante la supervisión y la automatización de la calidad de los datos, la detección de datos confidenciales y el linaje de datos y ML.

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Clientes

Toyota

“Para abordar los conjuntos de datos aislados distribuidos en nuestras operaciones automotrices, estamos implementando Amazon SageMaker para ayudar a unificar y gobernar los datos de nuestras unidades conectadas de automóviles, ventas, fabricación y cadena de suministro. Este enfoque nos permite buscar, descubrir y compartir datos de manera fácil, y sentar las bases para evitar problemas de calidad, aumentar la seguridad y la satisfacción de los clientes, y facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA generativa”.

Kamal Distell, VP of Data, Analytics, Platforms, and Data Science de TMNA

Charter Communications

Charter Communications impulsa la innovación y la eficiencia con Amazon Redshift y Amazon SageMaker.

Lennar

“Hemos pasado los últimos 18 meses trabajando con AWS para transformar nuestra base de datos y utilizar las mejores soluciones de su clase, que además son rentables. Con avances como Amazon SageMaker Unified Studio y Almacén de lago de Amazon SageMaker, esperamos acelerar nuestra velocidad de entrega mediante un acceso sin interrupciones a los datos y los servicios, lo que permitirá a nuestros ingenieros, analistas y científicos obtener información que aporte un valor importante a nuestro negocio”.

Lee Slezak, vicepresidente sénior de datos y análisis en Lennar

Natera, Inc

“Nuestra organización ha sabido aprovechar Amazon DataZone, la IA de Amazon SageMaker, Amazon Athena y Amazon Redshift para administrar y analizar nuestros datos clínicos y genómicos. Nos complace contar ahora con la gobernanza unificada del catálogo de Amazon SageMaker, que agilizará el descubrimiento y el acceso a los datos, lo que permitirá a nuestro equipo analizar rápidamente los datos relevantes en todo nuestro dominio. Esta integración nos ayudará a crear conjuntos de datos personalizados, lo que podría reducir nuestro tiempo para obtener información y, en última instancia, mejorar los resultados de los pacientes a medida que avanzamos en nuestro objetivo de hacer de las pruebas genéticas personalizadas una parte estándar de la atención”.

Mirko Buholzer, vicepresidente de ingeniería de software en Natera, Inc.

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NatWest Group

“Nuestro equipo de ingeniería de plataformas de datos ha desplegado varias herramientas para usuarios finales para tareas de ingeniería de datos, ML, SQL e IA generativa. A medida que buscamos simplificar los procesos en todo el banco, nos hemos propuesto simplificar la autenticación de los usuarios y la autorización de acceso a los datos. Amazon SageMaker ofrece una experiencia de usuario lista para usar que nos ayuda a desplegar un único entorno en toda la organización, lo que reduce en aproximadamente un 50 % el tiempo necesario para que nuestros usuarios de datos accedan a las nuevas herramientas.”

Zachery Anderson, jefe de datos (CDAO) en NatWest Group

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