Amazon SageMaker AI

Créez, entraîner et déployer des modèles de ML (y compris les FM) pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux entièrement gérés

Pourquoi choisir SageMaker AI ?

Amazon SageMaker AI est un service entièrement géré qui réunit un large éventail d'outils pour permettre un machine learning (ML) à hautes performances et à faible coût, quel que soit le cas d'utilisation. Avec SageMaker AI, vous pouvez créer, entraîner et déployer des modèles de ML à grande échelle à l'aide d'outils tels que des blocs-notes, des débogueurs, des profileurs, des pipelines, des MLOps, etc., le tout dans un environnement de développement intégré (IDE) unique. SageMaker AI répond aux exigences de gouvernance grâce à un contrôle d’accès simplifié et à la transparence de vos projets de ML. En outre, vous pouvez créer vos propres modèles de fondation (FM), de grands modèles qui ont été entraînés sur des jeux de données volumineux, à l'aide d'outils spécialement conçus pour optimiser, expérimenter, ré-entraîner et déployer des FM. En outre, SageMaker AI donne accès à des centaines de modèles préalablement entraînés, y compris des FM disponibles publiquement, que vous pouvez déployer en quelques étapes rapides.

Les avantages de SageMaker AI

Offrez à davantage d'utilisateurs la possibilité d'innover avec le ML en proposant un éventail d'outils : IDE pour les scientifiques des données et interfaces sans code pour les analystes métier.
Créez vos propres modèles de ML, y compris des FM qui alimentent des applications d'IA génératives, avec des outils intégrés spécialement conçus et une infrastructure économique et performante.
Automatisez et standardisez les pratiques et la gouvernance MLOps dans toute votre organisation pour favoriser la transparence et les audits.
Tirez le maximum des commentaires des intervenants humains tout au long du cycle de vie du ML pour améliorer la précision et la pertinence des FM grâce à des fonctionnalités d'intervention humaine.
Bénéficiez d’une assistance tout au long du processus de développement du machine learning, de la préparation des données à l’entraînement des modèles, en passant par le déploiement des modèles. Amazon Q Developer peut générer des suggestions de code, répondre à vos questions et proposer une assistance en cas d’erreur.

Tarification de SageMaker AI et offre gratuite d’AWS

L’offre gratuite d’AWS de SageMaker AI propose un essai gratuit de 2 mois qui permet d’utiliser 250 heures par mois des ordinateurs portables t2.medium ou t3.medium, 50 heures par mois de m4.xlarge ou m5.xlarge pour la formation et 125 heures par mois de m4.xlarge ou m5.xlarge pour l’hébergement. Pour en savoir plus sur l'offre gratuite AWS de SageMaker AI et les options de tarification rentables, rendez-vous sur la tarification de SageMaker AI.

Utilisation de SageMaker AI pour l’IA générative

SageMaker AI aide les scientifiques des données et les ingénieurs en machine learning à créer des FM à partir de zéro, à évaluer et à personnaliser des FM à l'aide de techniques avancées et à déployer des FM dotés de contrôles précis pour des cas d'utilisation d'IA générative soumis à des exigences strictes en matière de précision, de latence et de coût.

Créez des FM à partir de zéro

SageMaker AI propose des outils permettant d'entraîner préalablement les FM à partir de zéro afin qu'ils puissent être utilisés en interne ou proposés à d'autres entreprises pour des applications d'IA générative.

Personnalisez les FM à l'aide de techniques avancées

SageMaker AI donne accès à des centaines de FM accessibles au public et à des outils permettant d'évaluer et de personnaliser entièrement les modèles en fonction de votre cas d'utilisation et de vos données spécifiques.

Déployez des FM pour l'inférence

SageMaker AI simplifie le déploiement des FM pour effectuer des requêtes d'inférence au meilleur rapport prix/performance pour n'importe quel cas d'utilisation.

Prenez en charge les cadres, boîtes à outils et langages de programmation de ML majeurs

Logo Jupyter
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Logo R

Machine learning hautes performances et à faible coût à grande échelle

Plus de 1 500 milliards

requêtes d'inférence par mois

40 %

de réduction des coûts pour l'étiquetage des données

< 10 ms

de latence d'inférence