Fonctionnalités d’HAQM SageMaker AI

Créez, entraînez et déployez des modèles de machine learning (ML) pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux entièrement gérés

Démarrer avec SageMaker AI

Essayer un didacticiel pratique

Préparation des données

SageMaker Feature Store

Stockez, partagez et gérez les fonctionnalités des modèles de machine learning

SageMaker Data Wrangler

Réduire le temps de préparation des données de plusieurs semaines à quelques minutes

Création

SageMaker Notebooks

Explorer et créer des modèles de machine learning avec des blocs-notes entièrement gérés

SageMaker JumpStart

Hub de machine learning avec des modèles de base, des algorithmes et des solutions

SageMaker Studio

Développer le ML à l’aide d’un environnement de développement entièrement intégré

SageMaker Studio Lab

Apprendre et expérimenter rapidement le machine learning avec des blocs-notes dans votre navigateur

SageMaker Canvas

Créer des modèles de ML à l’aide d’une interface visuelle, sans code

SageMaker Ground Truth

Appliquer les commentaires humains à l’intégralité du cycle de vie de machine learning pour créer des modèles de haute qualité

SageMaker Autopilot

Créer automatiquement des modèles de ML avec une visibilité totale

Formation

SageMaker Model Training

Entraînez les modèles de ML rapidement et à moindre coût.

SageMaker Experiments

Gérez efficacement les expériences de machine learning

SageMaker HyperPod

Réduisez le temps nécessaire à l'entraînement des modèles de base jusqu'à 40 % grâce à une infrastructure spécialement conçue pour l'entraînement distribué à grande échelle

Déploiement

SageMaker Model Deployment

Déployer et gérer facilement des modèles de ML à des fins d’inférence

Exécuter facilement des modèles de machine learning sur des appareils de périphérie

Gouvernance des MLOps et du ML

ML Governance with SageMaker

Simplifier le contrôle d’accès et améliorer la transparence grâce à des outils de gouvernance du machine learning spécialement conçus

SageMaker MLOps

Fournir des modèles de ML très performants à grande échelle grâce à des outils permettant d’automatiser les processus tout au long du cycle de vie du ML

SageMaker Clarify

Détecter les biais dans les données et les modèles de machine learning, et expliquer les prévisions des modèles

SageMaker Pipelines

Créer des flux de travail de machine learning de bout en bout avec des outils CI/CD spécialement conçus

Disponibilité des fonctionnalités d’HAQM SageMaker AI par région

Utilisez le tableau récapitulatif pour découvrir les régions AWS dans lesquelles les fonctionnalités de SageMaker AI sont disponibles

Étapes suivantes

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