Créer, entraîner et déployer des modèles de ML à l’aide de SageMaker AI (anciennement Amazon SageMaker)

Amazon SageMaker

La prochaine génération d’Amazon SageMaker est au centre de toutes vos données, analytiques et IA

Démarrage avec Amazon SageMaker

Présentation

En combinant les fonctionnalités du machine learning (ML) et d’analytique largement adoptées par AWS, Amazon SageMaker propose une expérience intégrée pour l’analytique et l’IA avec un accès unifié à toutes vos données. Collaborez et créez plus rapidement depuis un studio unifié en utilisant des outils AWS familiers pour le développement de modèles, l’IA générative, le traitement des données et l’analytique SQL, accélérés par Amazon Q Developer, l’assistant d’IA générative le plus performant pour le développement de logiciels. Accédez à toutes vos données, qu’elles soient stockées dans des lacs de données, des entrepôts de données, des sources de données tierces ou fédérées, avec une gouvernance intégrée pour répondre aux besoins de sécurité de l’entreprise.

Avantages

Amazon SageMaker Unified Studio fournit une expérience intégrée qui vous permet d’utiliser toutes vos données et tous vos outils pour l’analytique et l’IA. Découvrez vos données et exploitez-les à l’aide d’outils AWS faciles à utiliser pour le développement de modèles, l’IA générative, le traitement des données et l’analytique SQL. Travaillez sur des ressources de calcul à l’aide de blocs-notes unifiés ; découvrez et interrogez diverses sources de données à l’aide d’un éditeur SQL intégré ; entraînez et déployez des modèles d’IA mis à échelle et créez rapidement des applications d’IA génératives personnalisées. Créez et partagez en toute sécurité l’analytique et les artefacts d’IA tels que des données, des modèles et des applications d’IA génératives pour commercialiser plus rapidement des produits de données.
Accélérez l’IA dans Amazon SageMaker grâce à un ensemble complet de fonctionnalités de développement d’IA sécurisées dès leur conception. Entraînez, personnalisez et déployez le ML et les modèles de fondation (FM) sur une infrastructure hautement performante et rentable. Utilisez des outils spécialement conçus couvrant l’ensemble du cycle de vie de l’IA, des environnements de développement intégrés (IDE) performants et des formations distribuées à l’observabilité en passant par l’inférence, les IA Ops et la gouvernance. Créez rapidement des applications d’IA générative adaptées à votre activité à l’aide de modèles de pointe et de vos données propriétaires. Accélérez le développement de l’IA avec Amazon Q Developer, qui vous permet de découvrir plus facilement des données, de créer et d’entraîner des modèles de ML, de générer des requêtes SQL et de créer et d’exécuter des tâches de pipeline de données, le tout à travers un langage naturel.
Unifiez toutes vos données dans les lacs de données Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et les entrepôts de données Amazon Redshift avec Amazon SageMaker Lakehouse. Bénéficiez de la flexibilité nécessaire pour accéder à vos données et les interroger à l’aide de tous les outils et moteurs compatibles avec Apache Iceberg sur une seule copie de l’analytique des données. Sécurisez vos données en définissant des autorisations ultraprécises appliquées à vos outils analytiques et d’IA dans le lakehouse. Transférez des données provenant de bases de données opérationnelles et d’applications dans votre lakehouse en temps quasi réel grâce à des intégrations zéro ETL. Accédez également aux données en place et interrogez-les grâce à des fonctionnalités de requêtes fédérées à travers des sources de données tierces.
Assurez la sécurité de l’entreprise grâce à une gouvernance intégrée tout au long du cycle de vie des données et de l’IA. Amazon SageMaker vous permet de contrôler l’accès aux données, modèles et artefacts de développement appropriés par le bon utilisateur et à bon escient. Avec Amazon SageMaker Catalog, définissez et appliquez des politiques d’accès de manière cohérente à l’aide d’un modèle d’autorisation unique qui s’appuie sur des contrôles d’accès précis. Protégez vos modèles d’IA grâce à la classification des données, à la détection de la toxicité, à des garde-fous et à des politiques d’IA responsable. Maintenez la confiance au sein de votre organisation grâce à la surveillance et à l’automatisation de la qualité des données, à la détection des données sensibles et au lignage des données et du ML.

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vignette de SageMaker

Clients

Toyota

« Pour traiter les jeux de données cloisonnés répartis dans nos activités automobiles, nous mettons en œuvre Amazon SageMaker pour nous aider à unifier et à gouverner les données de nos unités de voitures connectées, de vente, de fabrication et de chaîne d’approvisionnement. Cette approche nous permet de rechercher, de découvrir et de partager des données sans effort, posant ainsi les bases pour anticiper les problèmes de qualité, accroître la satisfaction des clients, et permettre un développement plus facile des applications d’IA générative. »

Kamal Distell, vice-président des données, de l’analytique, des plateformes et de la science des données, TMNA

Charter Communications

Charter Communications stimule l’innovation et l’efficacité grâce à Amazon Redshift et Amazon SageMaker.

Lennar

« Nous avons passé les 18 derniers mois à travailler avec AWS pour transformer notre base de données afin d’utiliser les meilleures solutions qui soient également rentables. Grâce à des avancées telles qu’Amazon SageMaker Unified Studio et Amazon SageMaker Lakehouse, nous prévoyons d’accélérer notre rapidité de livraison grâce à un accès fluide aux données et aux services, permettant ainsi à nos ingénieurs, analystes et scientifiques de découvrir des informations qui apportent une valeur significative à notre activité. »

Lee Slezak, vice-président principal des données et de l’analytique chez Lennar

Carrier

« Chez Carrier, la nouvelle mouture d’Amazon SageMaker transforme la stratégie de données de notre entreprise en rationalisant la façon dont nous créons et mettons à l’échelle nos produits de données. L’approche de SageMaker Unified Studio en matière de découverte des données, de traitement et de développement de modèles a considérablement accéléré notre implémentation en matière de lakehouse. Plus impressionnant encore, son intégration fluide à notre catalogue de données existant et ses contrôles de gouvernance intégrés nous permettent de démocratiser l’accès aux données tout en maintenant les normes de sécurité, aidant ainsi nos équipes à fournir rapidement des solutions d’analytique avancée et d’IA dans l’ensemble de l’entreprise. »

– Justin McDowell, directeur de la plateforme de données et de l’ingénierie des données, Carrier

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NatWest Group

« Notre équipe d’ingénierie des plateformes de données a déployé de nombreux outils destinés aux utilisateurs finaux pour les tâches d’ingénierie des données, de ML, de SQL et d’IA générative. Dans le but de simplifier les processus au sein de la banque, nous avons cherché à rationaliser l’authentification des utilisateurs et l’autorisation d’accès aux données. Amazon SageMaker propose une expérience utilisateur prête à l’emploi pour nous aider à déployer un environnement unique au sein de l’entreprise, réduisant ainsi d’environ 50 % le temps nécessaire à nos utilisateurs de données pour accéder aux nouveaux outils. »

Zachery Anderson, CDAO, au sein du groupe NatWest

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