Sagemaker Studio

Sagemaker Studio官网

Amazon SageMaker是一项全面托管的机器学习服务，提供了一系列工具和工作流程，可用于构建、训练和部署任何用例的机器学习模型。它支持多种ML工具选择，提供可扩展的基础设施，并自动化和标准化MLOps实践和治理。通过SageMaker，您可以利用人类反馈来改进模型的准确性和相关性。

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Sagemaker Studio简介

通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何使用场景构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型

什么是”Sagemaker Studio”？

Amazon SageMaker是一项全面托管的服务，通过集成的工具和工作流程，为任何用例提供高性能、低成本的机器学习（ML）能力。使用SageMaker，您可以使用笔记本、调试器、分析器、管道、MLOps等工具，在一个集成的开发环境（IDE）中构建、训练和部署规模化的ML模型。SageMaker支持简化的访问控制和对ML项目的透明度，以满足治理要求。此外，您还可以使用专门的工具构建自己的FM（因子模型），这些模型是在大规模数据集上训练的大型模型，可以进行微调、实验、重新训练和部署。SageMaker提供了访问数百个预训练模型的能力，包括公开可用的FM，您可以通过几个点击部署这些模型。

“Sagemaker Studio”有哪些功能？

1. 提供多种ML工具选择，使更多的人能够通过选择适合自己的工具进行创新，包括面向数据科学家的IDE和面向业务分析师的无代码界面。
2. 提供完全托管、可扩展的基础设施，使用集成的专门工具和高性能、成本效益的基础设施，构建自己的ML模型，包括用于生成式AI应用的FM。
3. 自动化和标准化的MLOps实践和治理，支持组织内的透明度和可审计性。
4. 利用人类反馈的力量，通过人类参与的能力，改进FM的准确性和相关性。

应用场景：

1. 业务分析师：使用SageMaker Canvas的可视化界面进行ML预测。
2. 数据科学家：使用SageMaker Studio准备数据，并构建、训练和部署模型。

“Sagemaker Studio”如何使用？

1. 使用SageMaker Canvas进行业务分析师的ML预测。
2. 使用SageMaker Studio进行数据准备、模型构建、训练和部署。

Sagemaker Studio官网入口网址

https://aws.amazon.com/sagemaker

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