Amazon SageMaker Unified Studio
Um único ambiente de desenvolvimento de dados e IA, criado no Amazon DataZone
Visão geral
O Amazon SageMaker é um ambiente único de desenvolvimento de dados e IA em que você pode encontrar e acessar todos os dados da sua organização e agir de acordo com eles usando as melhores ferramentas para qualquer caso de uso. O Estúdio Unificado SageMaker reúne a funcionalidade e as ferramentas dos serviços existentes de analytics, IA e ML da AWS, incluindo Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker IA. No estúdio unificado, você pode encontrar, acessar e consultar dados e ativos de IA em toda a organização, e então trabalhar de forma colaborativa em projetos para criar e compartilhar com segurança analytics e artefatos de IA, incluindo dados, modelos e aplicações de IA generativa.
Uma experiência integrada que abrange todos os seus dados e recursos de inteligência artificial
Descubra seus dados e coloque-os em uso utilizando ferramentas conhecidas da AWS para fluxos de trabalho de desenvolvimento completos, incluindo o desenvolvimento de modelos, a criação de aplicações de IA generativa, e o processamento de dados e de SQL analytics, em um único ambiente com governança. Crie ou participe de projetos para colaborar com suas equipes, compartilhar artefatos de IA e de analytics de forma segura, e acessar os dados armazenados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), no Amazon Redshift e em outras fontes de dados por meio do Amazon SageMaker Lakehouse. À medida que os casos de uso de IA e de analytics convergem, transforme a forma como as equipes responsáveis pelos dados trabalham em conjunto com o Amazon SageMaker Unified Studio.
Use as melhores ferramentas da categoria, independentemente do trabalho
Simplifique o acesso a ferramentas e a funcionalidades conhecidas e fornecidas por serviços com propósito específico para analytics, inteligência artificial e machine learning (IA/ML) da AWS, incluindo o Amazon EMR, o AWS Glue, o Amazon Athena, o Amazon Redshift, o Amazon Bedrock e o Amazon SageMaker AI. Desenvolva pipelines de dados integrados com ETL de elementos visuais e trabalhe sem complicações entre diferentes recursos de computação e clusters usando cadernos unificados. Use o editor SQL integrado para consultar dados armazenados em data lakes, data warehouses, bancos de dados e aplicações.
Treine, personalize e implemente modelos de IA em grande escala
Desenvolva modelos de ML e de base (FMs) usando a infraestrutura, as ferramentas e os fluxos de trabalho totalmente gerenciados do SageMaker AI. O SageMaker AI disponibiliza ferramentas e infraestrutura projetadas com propósito específico para cada etapa do ciclo de vida de modelos, incluindo a preparação de dados, o treinamento, a governança, as MLOps, a inferência, a experimentação, os pipelines, além do monitoramento e da avaliação de modelos. Escolha entre uma seleção de aplicações de parceiros para desenvolver modelos de IA de alta performance com rapidez e segurança.
Desenvolva aplicações personalizadas de IA generativa rapidamente
Desenvolva de forma eficiente aplicações de IA generativa em um ambiente confiável e seguro usando o Amazon Bedrock. Escolha entre uma variedade de FMs de alta performance e funcionalidades avançadas de personalização, como as Bases de Conhecimento, Barreiras de Proteção, Agentes e Fluxos para o Amazon Bedrock. Adapte e implemente de forma ágil as aplicações de IA generativa, compartilhando com o catálogo integrado para facilitar a descoberta.
Acelere sua jornada de dados com o Amazon Q Developer
Use o Amazon Q Developer para realizar tarefas ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento, incluindo a descoberta de dados para projetos, a aceleração de colaborações e o desenvolvimento seguro de modelos de machine learning. Interaja com o Amazon Q Developer para compreender e usar os seus dados em diferentes projetos e casos de uso. Simplifique sua jornada de dados com o Amazon Q para escrever código, gerar SQL, integrar dados, solucionar problemas e muito mais.
Clientes e parceiros
Adastra
“Desenvolvemos aplicações complexas de data analytics, machine learning e IA generativa com governança de dados integrada e interfaces intuitivas para o usuário. Antes do Amazon SageMaker Unified Studio, a implementação de diversas ferramentas para os profissionais de dados e informações de nossos clientes era predominantemente manual e trabalhosa, e garantir o provisionamento de uma arquitetura de dados sólida representava um desafio. Agora, com o Amazon SageMaker Unified Studio, podemos implantar uma única ferramenta para os profissionais de dados, voltada para engenheiros de dados e cientistas de ML. Também estamos automatizando a implantação da infraestrutura de dados, o que nos permite simplificar o processo e melhorar a experiência para nossos clientes.”
Zeeshan Saeed, diretor de tecnologia e de estratégia, Adastra
NTT DATA
“Ao desenvolver aplicações orientadas a dados para nossos clientes, desejamos uma plataforma unificada em que as tecnologias trabalhem de maneira integrada. O Amazon SageMaker Unified Studio simplifica nossos processos de entrega de soluções por meio de recursos de analytics abrangentes, uma experiência de estúdio unificada e um lakehouse que integra o gerenciamento de dados entre data warehouses e data lakes. O Estúdio Unificado Amazon SageMaker reduz o tempo de retorno dos projetos de dados de nossos clientes em até 40%, ajudando-nos em nossa missão de acelerar a jornada de transformação digital deles.”
Akihiro Suzue, diretor do setor de soluções, NTT DATA; Yuji Shono, gerente sênior do departamento de tecnologia de aplicações e dados, NTT DATA; e Yuki Saito, gerente da divisão de soluções para a obtenção do sucesso digital, NTT DATA
Transporte na Amazon
“Na Amazon, continuamos melhorando as velocidades de entrega e aumentando o número de itens entregues no mesmo dia ou durante a noite. Para ajudar a entregar itens aos clientes com tanta rapidez, dependemos muito de dados e insights. Queremos acelerar o processo de obtenção de insights em tempo real com acesso correto aos dados com analytics e inteligência artificial. Usando o Estúdio Unificado SageMaker, poderemos acelerar nossa geração de insights, desde a descoberta de dados até a criação de aplicações com IA generativa.”
Amulya Tayal, diretor de desenvolvimento de software da Amazon Transportation
Arizona State University
“Depois de avaliar o Estúdio Unificado Amazon SageMaker, imediatamente reconhecemos sua adequação à Arizona State University (ASU) no ensino de conceitos de machine learning para nossos alunos. O Estúdio Unificado SageMaker simplifica a integração de várias operações de dados, incluindo exploração de dados, processamento de dados, engenharia de atributos e implantação de modelos, em uma única experiência. Essa abordagem unificada permite que nossos alunos, especialmente aqueles que são iniciantes em ML, se concentrem mais em entender os tópicos de machine learning, em vez de gastar tempo aprendendo a usar ferramentas diferentes para construir seus pipelines de machine learning.”
John Rome, vice-diretor de tecnologia da informação, tecnologia empresarial, Arizona State University
Swiss Life
“O lançamento do Estúdio Unificado SageMaker chega no momento perfeito para a Swiss Life. É um ótimo produto que simplificará o objetivo principal: levar dados às pessoas que realmente precisam deles. A capacidade de conectar várias fontes de dados, compartilhá-las facilmente com outra equipe ou produto e usar todo o poder da infraestrutura subjacente da AWS levará a ciência de dados da Swiss Life a um novo patamar.”
Simon Mannstein, líder de equipe de adoção e plataforma de nuvem, Swiss Life Deutschland
