Sagemaker Studio官網

Amazon SageMaker是一項全面托管的機器學習服務，提供了一系列工具和工作流程，可用于構建、訓練和部署任何用例的機器學習模型。它支持多種ML工具選擇，提供可擴展的基礎設施，并自動化和標準化MLOps實踐和治理。通過SageMaker，您可以利用人類反饋來改進模型的準確性和相關性。

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Sagemaker Studio簡介

通過完全托管的基礎設施、工具和工作流程為任何使用場景構建、訓練和部署機器學習 (ML) 模型

什么是”Sagemaker Studio”？

Amazon SageMaker是一項全面托管的服務，通過集成的工具和工作流程，為任何用例提供高性能、低成本的機器學習（ML）能力。使用SageMaker，您可以使用筆記本、調試器、分析器、管道、MLOps等工具，在一個集成的開發環境（IDE）中構建、訓練和部署規模化的ML模型。SageMaker支持簡化的訪問控制和對ML項目的透明度，以滿足治理要求。此外，您還可以使用專門的工具構建自己的FM（因子模型），這些模型是在大規模數據集上訓練的大型模型，可以進行微調、實驗、重新訓練和部署。SageMaker提供了訪問數百個預訓練模型的能力，包括公開可用的FM，您可以通過幾個點擊部署這些模型。

“Sagemaker Studio”有哪些功能？

1. 提供多種ML工具選擇，使更多的人能夠通過選擇適合自己的工具進行創新，包括面向數據科學家的IDE和面向業務分析師的無代碼界面。
2. 提供完全托管、可擴展的基礎設施，使用集成的專門工具和高性能、成本效益的基礎設施，構建自己的ML模型，包括用于生成式AI應用的FM。
3. 自動化和標準化的MLOps實踐和治理，支持組織內的透明度和可審計性。
4. 利用人類反饋的力量，通過人類參與的能力，改進FM的準確性和相關性。

應用場景：

1. 業務分析師：使用SageMaker Canvas的可視化界面進行ML預測。
2. 數據科學家：使用SageMaker Studio準備數據，并構建、訓練和部署模型。

“Sagemaker Studio”如何使用？

1. 使用SageMaker Canvas進行業務分析師的ML預測。
2. 使用SageMaker Studio進行數據準備、模型構建、訓練和部署。

Sagemaker Studio官網入口網址

https://aws.amazon.com/sagemaker

OpenI小編發現Sagemaker Studio網站非常受用戶歡迎，請訪問Sagemaker Studio網址入口試用。