Amazon SageMaker Studio

Antarmuka yang berbasis web dan tunggal untuk pengembangan ML ujung ke ujung
Mulai SageMaker Studio

Mengapa SageMaker Studio?

Amazon SageMaker Studio menawarkan berbagai pilihan alat yang dibuat khusus untuk melakukan semua langkah pengembangan machine learning (ML), mulai dari menyiapkan data hingga membangun, melatih, melakukan deployment, dan mengelola model ML Anda. Anda dapat mengunggah data dan membangun model dengan cepat menggunakan IDE pilihan Anda. Menyederhanakan kolaborasi tim ML, membuat kode menggunakan pendamping pengodean yang didukung AI secara efisien, menyesuaikan dan melakukan debug model, melakukan deployment dan mengelola model dalam produksi, serta mengotomatiskan alur kerja—semuanya dalam satu antarmuka berbasis web terpadu.

SageMaker Studio

Cara kerja

Amazon SageMaker Studio adalah lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) yang menyediakan antarmuka visual yang berbasis web dan tunggal tempat Anda dapat mengakses alat yang dibuat khusus untuk melakukan semua langkah pengembangan machine learning (ML), mulai dari menyiapkan data hingga membangun, melatih, serta melakukan deployment model ML Anda. Anda dapat dengan cepat mengunggah data, membuat notebook baru, melatih dan menyesuaikan model, berpindah dari satu langkah ke langkah yang lain untuk menyesuaikan eksperimen, dan melakukan deployment model ke produksi tanpa meninggalkan SageMaker Studio. Hal ini memungkinkan Anda beralih lingkungan dengan cepat dan berkolaborasi dengan mulus dalam organisasi Anda untuk membangun model ML dalam skala besar.

Cara kerja Amazon SageMaker Studio

Keuntungan SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio menawarkan serangkaian lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) terkelola penuh yang luas untuk pengembangan ML, termasuk JupyterLab, Code Editor berdasarkan Code-OSS (Visual Studio Code – Sumber Terbuka), dan RStudio. Luncurkan IDE pilihan Anda dengan cepat serta naikkan dan turunkan skala komputasi yang mendasarinya dalam sekejap.
Akses seperangkat alat yang paling komprehensif untuk setiap langkah pengembangan ML, mulai dari menyiapkan data hingga membangun, melatih, melakukan deployment, dan mengelola model ML. Beralih dengan cepat di antara langkah-langkah untuk menyempurnakan model Anda, memutar ulang eksperimen pelatihan, dan menskalakan ke pelatihan terdistribusi secara langsung dari JupyterLab, Code Editor, atau RStudio di Amazon SageMaker.
Bangun aplikasi AI generatif dengan akses ke ratusan model populer yang tersedia untuk umum dan lebih dari 15 solusi bawaan melalui Amazon SageMaker JumpStart. Anda dapat mengakses model dari penyedia model terkemuka seperti AI21 Labs, LightOn, Stability AI, Hugging Face, Alexa, dan Meta AI. Selanjutnya, evaluasi, bandingkan, dan pilih model fondasi (FM) terbaik untuk kasus penggunaan Anda dengan cepat berdasarkan metrik yang telah ditentukan sebelumnya, seperti akurasi, ketahanan, dan toksisitas. Evaluasi manusia dapat digunakan untuk dimensi yang lebih subjektif, seperti kreativitas dan gaya.
Bangun lebih cepat dengan Amazon Q Developer, asisten bertenaga AI generatif yang terintegrasi ke dalam alur kerja Anda. Amazon Q Developer membantu Anda sepanjang perjalanan pengembangan ML secara real-time, semua dalam lingkungan notebook Anda.
Anda dapat menggunakan SageMaker Studio dari perangkat apa pun menggunakan browser web. Kode dan data disimpan dalam lingkungan cloud aman Anda tanpa perlu mengunduh artefak ML sensitif ke mesin lokal Anda.

Kasus penggunaan

Bangun aplikasi AI generatif lebih cepat dengan akses ke berbagai FM yang tersedia untuk umum, alat evaluasi model, IDE yang didukung oleh komputasi terakselerasi dengan performa tinggi, dan kemampuan untuk menyempurnakan serta melakukan deployment FM dalam skala besar langsung dari SageMaker Studio.

Satukan pengembangan ML ujung ke ujung Anda di SageMaker Studio dengan alat ML terlengkap, semuanya di satu tempat. SageMaker menawarkan alat MLOps performa tinggi untuk membantu Anda mengotomatisasi dan menstandarkan alur kerja ML serta alat tata kelola guna mendukung transparansi dan auditabilitas di seluruh organisasi Anda.

SageMaker Studio menawarkan pengalaman terpadu untuk melakukan semua analitik data dan alur kerja ML. Buat, telusuri, dan sambungkan ke klaster Amazon EMR. Buat, uji, dan jalankan aplikasi persiapan dan analitik data interaktif dengan sesi interaktif Amazon Glue. Pantau dan debug tugas Spark menggunakan alat yang sudah dikenal seperti Spark UI, semuanya langsung dari SageMaker Studio.