Sagemaker Studio
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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...

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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

Sagemaker Studio简介

Amazon Web Services 提供了可靠、可扩展且费用合理的云计算服务。免费加入,只需按使用量付费。网站成立于1994年11月1日,该网站属于科技数码行业。

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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关于Sagemaker Studio特别声明

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