Amazon SageMaker Unified Studio
Un unico ambiente di sviluppo di dati e intelligenza artificiale, costruito su Amazon DataZone
Panoramica
Amazon SageMaker è un unico ambiente di sviluppo di dati e intelligenza artificiale in cui puoi trovare, accedere a tutti i dati della tua organizzazione e agire in base a essi utilizzando gli strumenti migliori per qualsiasi caso d'uso. SageMaker Unified Studio riunisce le funzionalità e gli strumenti dei servizi AWS Analytics e AI/ML esistenti, tra cui Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker AI. All'interno dello studio unificato è possibile individuare, accedere e interrogare dati e risorse di IA in tutta l'organizzazione, per poi collaborare a progetti e creare in sicurezza analisi e artefatti basati sull'IA inclusi dati, modelli e applicazioni di IA generativa.
Un'esperienza integrata per tutti i tuoi dati e l'intelligenza artificiale
Scopri i tuoi dati e sfruttali utilizzando strumenti AWS noti per flussi di lavoro di sviluppo completi, tra cui lo sviluppo di modelli, lo sviluppo di app di IA generativa, l'elaborazione dei dati e l'analisi SQL, in un unico ambiente governato. Crea o partecipa a progetti per collaborare con i tuoi team, condividere in modo sicuro gli artefatti di intelligenza artificiale e analisi e accedere ai dati archiviati in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift e altre origini dati tramite Amazon SageMaker Lakehouse. Man mano che i casi d'uso di intelligenza artificiale e analisi convergono, trasforma il modo in cui i team di dati lavorano con Amazon SageMaker Unified Studio.
Utilizza gli strumenti migliori della categoria, indipendentemente dal lavoro da svolgere
Semplifica l'accesso a strumenti e funzionalità familiari di servizi di analisi e intelligenza artificiale e machine learning (IA/ML) di AWS dedicati come Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker AI. Crea pipeline di dati integrate con ETL visivo e lavora facilmente su diverse risorse di calcolo e cluster utilizzando notebook unificati. Usa l'editor SQL integrato per sottoporre a query i dati archiviati in data lake, data warehouse, database e applicazioni.
Addestra, personalizza e implementa modelli di intelligenza artificiale su larga scala
Sviluppa modelli di ML e di fondazione (FM) utilizzando l'infrastruttura, gli strumenti e i flussi di lavoro completamente gestiti di SageMaker AI. SageMaker AI offre strumenti e infrastrutture dedicati per ogni fase del ciclo di vita del modello, tra cui preparazione dei dati, addestramento, governance, MLOp, inferenza, sperimentazione, pipeline e monitoraggio e valutazione dei modelli. Scegli tra una selezione curata di app dei partner per sviluppare modelli IA con prestazioni elevate in modo veloce e sicuro.
Crea rapidamente applicazioni di IA generativa personalizzate
Crea in modo efficace applicazioni di IA generativa in un ambiente affidabile e sicuro utilizzando Amazon Bedrock. Scegli tra una selezione di FM ad alte prestazioni e funzionalità di personalizzazione avanzate come Amazon Bedrock Knowledge Base, Guardrails, Agents e Flows. Personalizza e implementa rapidamente applicazioni di IA generativa e condividile con il catalogo integrato per il rilevamento.
Accelera il tuo percorso verso i dati con Amazon Q Developer
Usa Amazon Q Developer per le attività relative all'intero ciclo di vita di sviluppo, tra cui l'individuazione dei dati per i progetti, l'avvio rapido delle collaborazioni e la creazione sicura di modelli di ML. Avvia una chat con Amazon Q Developer per comprendere e utilizzare i dati per ogni progetto e caso d'uso. Semplifica il tuo percorso verso i dati con Amazon Q per creare codice, generare SQL, integrare dati, risolvere problemi e altro ancora.
Clienti e partner
Adastra
“Realizziamo applicazioni complesse di analisi dei dati, ML e IA generativa con governance dei dati integrata e interfacce intuitive. Prima di Amazon SageMaker Unified Studio, per gli addetti ai dati e alle informazioni dei nostri clienti l'implementazione di più strumenti era per lo più manuale e richiedeva molto tempo, quindi garantire un solido provisioning dell'architettura dei dati era molto complesso. Ora, con Amazon SageMaker Unified Studio possiamo distribuire un unico strumento di lavoro sui data per ingegneri dei dati e tecnici del machine learning. Stiamo inoltre automatizzando l'implementazione dell'infrastruttura dati, consentendoci di semplificare così il processo per i nostri clienti e migliorare la loro esperienza.”
Zeeshan Saeed, Chief Technology and Strategy Officer presso Adastra
NTT DATA
“Quando creiamo applicazioni basate sui dati per i nostri clienti, desideriamo avere una piattaforma unificata in cui le tecnologie lavorino insieme in modo integrato. Amazon SageMaker Unified Studio semplifica i processi di distribuzione delle nostre soluzioni attraverso funzionalità di analisi complete, un'esperienza di studio unificata e un lakehouse che integra la gestione dei dati tra data warehouse e data lake. Amazon SageMaker Unified Studio riduce il time-to-value per i progetti di dati dei clienti fino al 40%, aiutandoci nel nostro obiettivo di accelerare il percorso di trasformazione digitale dei nostri clienti.”
Akihiro Suzue, Responsabile del settore soluzioni presso NTT DATA; Yuji Shono, Senior manager del dipartimento di tecnologia dei dati e delle app presso NTT DATA; Yuki Saito, Manager della divisione delle soluzioni per il successo digitale presso NTT DATA
Amazon Transportation
“In Amazon, continuiamo a ottimizzare i tempi di consegna e ad incrementare il numero di articoli consegnati il giorno stesso o quello seguente. Per assicurare consegne così rapide ai nostri clienti, ci basiamo fortemente su dati e analisi approfondite. Stiamo cercando di accelerare il processo di estrazione di informazioni in tempo reale, migliorando l'accessibilità ai dati tramite strumenti di analisi e intelligenza artificiale. Utilizzando SageMaker Unified Studio saremo in grado di accelerare la generazione di informazioni, dalla ricerca dei dati alla creazione di applicazioni basate sull'IA generativa.”
Amulya Tayal, Director of Software Development presso Amazon Transportation
Arizona State University
“Dopo aver valutato Amazon SageMaker Unified Studio, ne abbiamo immediatamente riconosciuto l'idoneità per l'Arizona State University (ASU) nell'insegnare ai nostri studenti i concetti di machine learning. SageMaker Unified Studio semplifica l'integrazione di varie operazioni sui dati, tra cui l'esplorazione dei dati, l'elaborazione dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche e l'implementazione dei modelli, in un'unica esperienza. Questa metodologia integrata permette ai nostri studenti, in particolare a quelli meno esperti di machine learning, di focalizzarsi maggiormente sulla comprensione dei concetti fondamentali, evitando di investire troppo tempo nell'apprendimento di diversi strumenti per creare le proprie pipeline di machine learning.”
John Rome, Deputy Chief Information Officer, Enterprise Technology, presso l'Arizona State University
Swiss Life
“Il lancio di SageMaker Unified Studio arriva nel momento perfetto per Swiss Life. Si tratta di un prodotto eccellente che semplificherà l'obiettivo primario: portare i dati direttamente alle persone che ne hanno davvero necessità. La possibilità di integrare più origini dati, condividerle agevolmente con altri team o prodotti, e utilizzare appieno la potenza dell'infrastruttura AWS sottostante permetterà alla data science in Swiss Life di raggiungere un livello superiore.”
Simon Mannstein, Team Lead Cloud Platform & Adoption presso Swiss Life Deutschland
