Amazon SageMaker
Un entorno integrado de AWS para análisis, aprendizaje automático, IA generativa y acceso gobernado a datos empresariales.
Acerca de Amazon SageMaker
Amazon SageMaker reúne el aprendizaje automático, el análisis, el procesamiento de datos, SQL y el desarrollo de IA generativa de AWS en un entorno conectado. Los equipos pueden crear, entrenar, personalizar e implementar modelos de aprendizaje automático y modelos fundacionales con infraestructura administrada, trabajar en cuadernos sin servidor, consultar datos mediante un editor SQL integrado y crear canalizaciones de datos con servicios conocidos de AWS. SageMaker Unified Studio proporciona acceso compartido a datos y herramientas, mientras que SageMaker Catalog facilita el descubrimiento, la gobernanza, el control de acceso y la colaboración. Su arquitectura de lago de datos y almacén conecta los lagos de datos de Amazon S3, los almacenes de datos de Amazon Redshift y las fuentes de datos federadas o de terceros. Amazon Q Developer ofrece ayuda en lenguaje natural para buscar datos, escribir código y SQL, solucionar problemas y orientar el desarrollo de modelos. Los costes dependen del uso de las funciones de SageMaker, los recursos de computación y almacenamiento de AWS, las solicitudes del catálogo, la red y los servicios de terceros utilizados. Algunas solicitudes de configuración y administración son siempre gratuitas, y pueden aplicarse las ventajas de AWS Free Tier a quienes cumplan los requisitos.
Funciones
Desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático
Prepara datos de entrenamiento, desarrolla modelos de aprendizaje automático o fundacionales, ejecuta flujos administrados de entrenamiento y evaluación e implementa modelos para inferencia mediante la infraestructura de SageMaker. Esto permite a los equipos utilizar un único flujo de trabajo de AWS desde la experimentación hasta la operación en producción.
Ejecutar análisis en varias fuentes de datos
Utiliza cuadernos administrados y herramientas SQL para analizar datos almacenados en Amazon S3, Amazon Redshift y fuentes federadas o de terceros compatibles mediante una arquitectura de lago de datos y almacén. Los analistas e ingenieros pueden trabajar con datos compartidos sin mantener copias separadas para cada herramienta.
Gobernar el trabajo colaborativo con datos e IA
Organiza proyectos y activos, descubre y comparte datos y modelos, y aplica políticas de acceso detalladas mediante SageMaker Catalog. Esto proporciona a los equipos de datos, análisis e IA una capa común de gobernanza para colaborar durante todo el ciclo de desarrollo.
Ventajas
- Combina en AWS los flujos de análisis, procesamiento de datos, SQL, aprendizaje automático e IA generativa
- Proporciona infraestructura administrada para entrenar, personalizar e implementar modelos a escala
- Aplica descubrimiento, control de acceso y gobernanza compartidos a datos, modelos y activos de IA
Limitaciones
- El coste total depende de varios servicios de AWS y recursos de carga de trabajo que se facturan por separado
- La configuración rápida puede generar cargos adicionales de red que varían según la configuración de la cuenta
- Los equipos ajenos al ecosistema de AWS pueden afrontar costes de aprendizaje relacionados con la integración y las operaciones
Planes de precios
Basado en el uso
- Los cargos dependen de los servicios y recursos de AWS utilizados
- El uso de SageMaker Catalog se factura por separado
- La computación, el almacenamiento, la red y los servicios de terceros pueden generar cargos adicionales
- Algunas solicitudes de configuración y administración de Unified Studio son siempre gratuitas
* La información de precios es solo orientativa. Consulta el anuncio más reciente en el sitio web oficial de Amazon SageMaker.