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Amazon SageMaker AI 是一種全受管機器學習 (ML) 服務。透過 SageMaker AI,資料科學家和開發人員可以快速且自信地將 ML 模型建置、訓練和部署到生產就緒的託管環境中。它提供執行 ML 工作流程的 UI 體驗,讓 SageMaker AI ML 工具可在多個整合開發環境 (IDEs中使用。
使用 SageMaker AI,您可以儲存和共用資料,而不必建置和管理自己的伺服器。這可讓您或組織有更多時間合作建置和開發 ML 工作流程,並更快完成。SageMaker AI 提供受管 ML 演算法,可針對分散式環境中的極大型資料有效率地執行。SageMaker AI bring-your-own-algorithms和架構的支援,可提供靈活的分散式訓練選項,可根據特定工作流程進行調整。只需幾個步驟,您就可以從 SageMaker AI 主控台將模型部署到安全且可擴展的環境。
主題
Amazon SageMaker AI 重新命名
在 2024 年 12 月 3 日,Amazon SageMaker 已重新命名為 Amazon SageMaker AI。此名稱變更不適用於任何現有的 Amazon SageMaker 功能。
舊版命名空間保持不變
sagemaker
API 命名空間以及下列相關的命名空間,為了回溯相容性,保持不變。
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AWS CLI 命令
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包含字
AmazonSageMaker
首的受管政策 -
包含 的服務端點
sagemaker
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AWS CloudFormation 資源包含字
AWS::SageMaker
首 -
包含 的服務連結角色
AWSServiceRoleForSageMaker
-
包含 URLs
sagemaker
-
文件 URLs包含
sagemaker
Amazon SageMaker 和 Amazon SageMaker AI
2024 年 12 月 3 日,Amazon 發佈了新一代 Amazon SageMaker。
Amazon SageMaker 是資料、分析和 AI 的統一平台。新一代 SageMaker 結合 AWS 機器學習和分析功能,為分析和 AI 提供整合體驗,並統一存取所有資料。
Amazon SageMaker 包含下列功能:
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Amazon SageMaker AI (先前稱為 Amazon SageMaker) - 建置、訓練和部署 ML 和基礎模型,搭配全受管基礎設施、工具和工作流程
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Amazon SageMaker Lakehouse – 跨 Amazon S3 資料湖、Amazon Redshift 和其他資料來源統一資料存取
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Amazon SageMaker Data and AI Governance – 使用以 Amazon DataZone 為基礎的 Amazon SageMaker Catalog,安全地探索、管理和協作資料和 AI
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SQL Analytics - 使用 Amazon Redshift 取得最符合價格效能的 SQL 引擎洞見
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Amazon SageMaker 資料處理 - 使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 上的開放原始碼架構來分析、準備和整合分析和 AI 的資料 AWS Glue
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Amazon SageMaker Unified Studio (預覽版) – 使用所有資料和工具建置,以在單一開發環境中進行分析和 AI
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Amazon Bedrock - 建置和擴展生成式 AI 應用程式
如需詳細資訊,請參閱 Amazon SageMaker
Amazon SageMaker AI 的定價
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