Amazon SageMaker Unified Studio
Un environnement unique de développement de données et d’IA, basé sur Amazon DataZone
Présentation
Amazon SageMaker est un environnement unique de développement de données et d’IA dans lequel vous pouvez trouver et accéder à toutes les données de votre organisation et agir en conséquence à l’aide des meilleurs outils, quel que soit le cas d’utilisation. SageMaker Unified Studio regroupe les fonctionnalités et les outils des services d’analytique et d’IA/de ML AWS existants, notamment Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock et IA Amazon SageMaker. Au sein du studio unifié, vous pouvez trouver, accéder et interroger des données et des ressources d’IA dans l’ensemble de votre organisation, puis collaborer à des projets pour créer et partager en toute sécurité des artefacts d’analytique et d’IA, notamment des données, des modèles et des applications d’IA générative.
Une expérience unique pour toutes les données et l’IA
Découvrez vos données et exploitez-les à l’aide d’outils AWS familiers pour des flux de développement complets, notamment le développement de modèles, le développement d’applications d’IA génératives, le traitement des données et l’analytique SQL, dans un environnement gouverné unique. Créez ou rejoignez des projets pour collaborer avec vos équipes, partager en toute sécurité des artefacts d’IA et d’analytique, et accéder à vos données stockées dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift et d’autres sources de données via Amazon SageMaker Lakehouse. Alors que les cas d’utilisation de l’IA et de l’analytique convergent, transformez la façon dont les équipes de données travaillent ensemble avec Amazon SageMaker Unified Studio.
Utilisez les meilleurs outils de leur catégorie, quelle que soit la tâche à effectuer
Rationalisez l’accès aux outils et fonctionnalités familiers des services d’analytique, d’intelligence artificielle et de machine learning (AI/ML) d’AWS, tels qu’Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock et Amazon SageMaker AI. Créez des pipelines de données intégrés à l’aide de l’ETL visuel et travaillez de manière fluide sur différentes ressources de calcul et différents clusters à l’aide de blocs-notes unifiés. Le logiciel SQL intégré permet d’interroger les données stockées dans les lacs de données, les entrepôts de données, les bases de données et les applications.
Entraînez, personnalisez et déployez des modèles d’IA à grande échelle
Développez des modèles ML et des modèles de fondation (FM) au moyen de l’infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés de SageMaker AI. SageMaker AI propose des outils et une interface spécialement conçus pour chaque étape du cycle de vie des modèles, notamment la préparation des données, la formation, la gouvernance, les MLOps, l’inférence, l’expérimentation, les pipelines, ainsi que la surveillance et l’évaluation des modèles. Choisissez parmi une sélection d’applications partenaires pour développer des modèles d’IA performants rapidement et en toute sécurité.
Créer rapidement des applications d’IA générative personnalisées
Créez efficacement des applications d’IA générative dans un environnement fiable et sécurisé à l’aide d’Amazon Bedrock. Choisissez parmi une sélection de FM performants et de capacités de personnalisation avancées telles que les bases de connaissances Amazon Bedrock, les garde-fous, les agents et les flux. Concevez et déployez rapidement des applications d’IA générative et partagez-les grâce au catalogue intégré.
Accélérez votre processus de collecte de données avec Amazon Q Developer
Utilisez Amazon Q Developer pour effectuer des tâches tout au long de votre cycle de développement, y compris la découverte de données pour les projets, l’accélération rapide des collaborations et la construction sécurisée de modèles ML. Discutez avec Amazon Q Developer pour comprendre et utiliser vos données pour chaque projet et cas d’utilisation. Simplifiez votre parcours de données avec Amazon Q pour créer du code, générer du code SQL, intégrer des données, résoudre des problèmes, etc.
Clients et partenaires
Adastra
« Nous élaborons des applications complexes d’analytique des données, de ML et de GenAI avec une gouvernance des données intégrée et des interfaces conviviales. Avant Amazon SageMaker Unified Studio, le déploiement d’outils multiples pour les travailleurs des données et de l’information de nos clients était essentiellement manuel et fastidieux, et le provisionnement d’une architecture de données robuste constituait un défi. Désormais, avec Amazon SageMaker Unified Studio, nous pouvons déployer un outil de travail unique pour les ingénieurs de données et les scientifiques ML. Nous automatisons également le déploiement de l’infrastructure de données, ce qui nous permet de simplifier le processus pour nos clients et d’améliorer leur expérience ».
Zeeshan Saeed, directeur de la technologie et de la stratégie chez Adastra
NTT DATA
« Lorsque nous créons des applications pilotées par les données pour nos clients, nous voulons une plateforme unifiée où les technologies fonctionnent ensemble de manière intégrée. Amazon SageMaker Unified Studio rationalise nos processus de fourniture de solutions grâce à des fonctionnalités d’analytique complètes, à une expérience studio unifiée et à un lakehouse qui intègre la gestion des données dans les entrepôts de données et les lacs de données. Nous pensons qu’Amazon SageMaker Unified Studio réduira le délai de rentabilisation des projets de données de nos clients jusqu’à 40 %, nous aidant ainsi à accomplir notre mission qui consiste à accélérer le parcours de transformation numérique de nos clients. »
Akihiro Suzue, responsable du secteur des solutions chez NTT DATA ; Yuji Shono, directeur principal du département des applications et des technologies des données chez NTT DATA ; Yuki Saito, responsable de la division des Solutions de succès numériques chez NTT DATA
Amazon Transportation
« Chez Amazon, nous continuons d’améliorer les délais de livraison et d’augmenter le nombre d’articles livrés le jour même ou le lendemain. Pour faciliter la livraison des articles aux clients aussi rapidement, nous nous appuyons largement sur les données et les informations. Nous cherchons à accélérer le processus d’obtention d’informations en temps réel grâce à un accès correct aux données grâce à l’analytique et à l’IA. Grâce à SageMaker Unified Studio, nous serons en mesure d’accélérer la génération d’informations, de la découverte de données à la création d’applications d’IA générative. »
Amulya Tayal, directrice du développement logiciel, Amazon Transportation
Arizona State University
« Après avoir évalué Amazon SageMaker Unified Studio, nous avons immédiatement reconnu qu’il était adapté à l’Arizona State University (ASU) pour l’enseignement des concepts de machine learning à nos étudiants. SageMaker Unified Studio simplifie l’intégration de diverses opérations relatives aux données, notamment l’exploration des données, le traitement des données, l’ingénierie des fonctionnalités et le déploiement de modèles, au sein d’une expérience unique. Cette approche unifiée permet à nos étudiants, en particulier à ceux qui découvrent le ML, de se concentrer davantage sur la compréhension des sujets liés au machine learning plutôt que de passer du temps à apprendre à utiliser différents outils pour créer leurs pipelines de machine learning. »
John Rome, directeur adjoint de l’information, technologie d’entreprise, Arizona State University
Swiss Life
« Le lancement de SageMaker Unified Studio arrive à point nommé pour Swiss Life. C’est un excellent produit qui simplifiera l’objectif principal : apporter des données aux personnes qui en ont vraiment besoin. La possibilité de connecter différentes sources de données, de les partager facilement avec une autre équipe ou un autre produit et d’utiliser toute la puissance de l’infrastructure AWS sous-jacente fera passer la science des données chez Swiss Life à un niveau supérieur. »
Simon Mannstein, chef d’équipe, plateforme cloud et adoption, Swiss Life Allemagne
