Amazon SageMaker

通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习（ML）模型

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为什么使用 SageMaker？

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，它汇集了大量工具，可为任何使用案例提供高性能、低成本的机器学习（ML）。借助 SageMaker，您可以使用笔记本、调试器、分析器、管道、MLOps 等工具大规模构建、训练和部署机器学习模型——这一切都在一个集成式开发环境（IDE）中完成。SageMaker 通过简化的访问控制和机器学习项目的透明度来支持治理要求。此外，您可以使用专门构建的工具来微调、实验、再训练和部署基础模型，构建自己的基础模型（在海量数据集上训练过的大型模型）。 SageMaker 提供对数百个预训练模型的访问权限，包括公开的基础模型，您只需点击几下即可部署这些模型。

SageMaker 的优势

ML 工具的选择

通过多种工具让更多人能够利用 ML 进行创新，如面向数据科学家的 IDE 和面向业务分析师的无代码界面。

完全托管、可扩展的基础设施

使用集成的专用工具和高性能、经济实惠的基础设施，构建自己的 ML 模型，包括为生成式人工智能应用程序提供支持的 FM。

可重复且负责任的 ML 工作流程

自动执行和标准化组织中的 MLOps 实践和治理，以支持透明度和可审核性。

人机交互

在整个 ML 生命周期中利用人工反馈的力量，通过人机交互功能提高 FM 的准确性和相关性。

生成式人工智能助手

从数据准备和模型训练到模型部署，在整个机器学习开发之旅中获得帮助。Amazon Q 开发者版可以生成代码建议、回答您的问题，并在您遇到错误时提供故障排除帮助。

Amazon SageMaker 定价和免费套餐

SageMaker 的免费套餐提供 2 个月的免费试用期，每个月提供 250 小时的 t2.medium 或 t3.medium 笔记本使用时间，每个月 50 小时的 m4.xlarge 或 m5.xlarge 训练时间，每个月 125 小时的 m4.xlarge 或 m5.xlarge 托管时间。要详细了解 SageMaker 的免费套餐产品和具有成本效益的定价选项，请访问 SageMaker 定价页面。