Amazon SageMaker
Um ambiente AWS integrado para análise, aprendizado de máquina, IA generativa e acesso controlado a dados empresariais.
Sobre Amazon SageMaker
Amazon SageMaker reúne aprendizado de máquina, análise, processamento de dados, SQL e desenvolvimento de IA generativa da AWS em um ambiente conectado. As equipes podem criar, treinar, personalizar e implantar modelos de aprendizado de máquina e modelos fundacionais com infraestrutura gerenciada, trabalhar em notebooks sem servidor, consultar dados por meio de um editor SQL integrado e criar pipelines de dados com serviços conhecidos da AWS. SageMaker Unified Studio fornece acesso compartilhado a dados e ferramentas, enquanto SageMaker Catalog oferece suporte à descoberta, governança, controle de acesso e colaboração. Sua arquitetura lakehouse conecta data lakes do Amazon S3, data warehouses do Amazon Redshift e fontes de dados federadas ou de terceiros. Amazon Q Developer oferece ajuda em linguagem natural para encontrar dados, escrever código e SQL, solucionar problemas e orientar o desenvolvimento de modelos. Os custos são baseados no uso dos recursos do SageMaker, da computação e do armazenamento da AWS, das solicitações de catálogo, da rede e de quaisquer serviços de terceiros utilizados. Algumas solicitações de configuração e gerenciamento são sempre gratuitas, e os benefícios do AWS Free Tier podem ser aplicáveis a usuários qualificados.
Funcionalidades
Desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina
Prepare dados de treinamento, desenvolva modelos de aprendizado de máquina ou modelos fundacionais, execute fluxos gerenciados de treinamento e avaliação e implante modelos para inferência usando a infraestrutura do SageMaker. Isso atende às equipes que desejam um único fluxo de trabalho da AWS, desde a experimentação até a operação em produção.
Executar análises em várias fontes de dados
Use notebooks gerenciados e ferramentas SQL para analisar dados armazenados no Amazon S3, no Amazon Redshift e em fontes federadas ou de terceiros compatíveis por meio de uma arquitetura lakehouse. Analistas e engenheiros podem trabalhar com dados compartilhados sem manter cópias separadas para cada ferramenta.
Governar o trabalho colaborativo com dados e IA
Organize projetos e ativos, descubra e compartilhe dados e modelos e aplique políticas de acesso detalhadas por meio do SageMaker Catalog. Isso fornece às equipes de dados, análise e IA uma camada comum de governança para colaboração durante todo o ciclo de desenvolvimento.
Vantagens
- Combina fluxos de análise, processamento de dados, SQL, aprendizado de máquina e IA generativa na AWS
- Fornece infraestrutura gerenciada para treinar, personalizar e implantar modelos em escala
- Aplica descoberta, controle de acesso e governança compartilhados a dados, modelos e ativos de IA
Limitações
- O custo total depende de vários serviços da AWS e recursos de carga de trabalho cobrados separadamente
- A configuração rápida pode gerar cobranças adicionais de rede que variam conforme a configuração da conta
- Equipes de fora do ecossistema da AWS podem enfrentar custos de aprendizado relacionados à integração e às operações
Planos de preços
Baseado no uso
- As cobranças acompanham os serviços e recursos da AWS utilizados
- O uso do SageMaker Catalog é cobrado separadamente
- Computação, armazenamento, rede e serviços de terceiros podem gerar cobranças adicionais
- Algumas solicitações de configuração e gerenciamento do Unified Studio são sempre gratuitas
* As informações de preços são apenas indicativas. Consulte o anúncio mais recente no site oficial de Amazon SageMaker.