SageMaker を選ぶ理由
Amazon SageMaker は、あらゆるユースケースで高性能で低コストの機械学習 (ML) を実現する幅広いツールを統合した完全マネージド型サービスです。SageMaker では、ノートブック、デバッガー、プロファイラー、パイプライン、MLOps などのツールを使用して、ML モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイできます。しかも、すべてを 1 つの統合開発環境 (IDE) で行えます。SageMaker は、アクセス制御の簡素化と ML プロジェクトの透明性により、ガバナンス要件をサポートします。さらに、FM の微調整、実験、再トレーニング、デプロイを行うための専用ツールを使用して、独自の FM、つまり膨大なデータセットでトレーニングされた大規模モデルを構築できます。 SageMaker では、公開されている FM を含む何百もの事前トレーニング済みモデルにアクセスでき、数回クリックするだけでデプロイできます。
SageMaker のメリット
Amazon SageMaker の料金と無料利用枠
SageMaker の無料利用枠は 2 か月間の無料トライアルを提供し、250 時間/月の t2.medium または t3.medium のノートブック使用、トレーニングのために 50 時間/月の m4.xlarge または m5.xlarge、ホスティングのために 125 時間/月の m4.xlarge または m5.xlarge を提供します。SageMaker の無料利用枠のオファリングとコスト効率の高い料金オプションの詳細については、SageMaker の料金ページにアクセスしてください。
生成 AI に Amazon SageMaker を利用する
Amazon SageMaker は、データサイエンティストや ML エンジニアがゼロから FM を構築し、高度な手法で FM を評価してカスタマイズし、精度、レイテンシー、コストに厳しい要件がある生成 AI ユースケース向けにきめ細かく制御された FM をデプロイするのに役立ちます。
基盤モデルをゼロから構築
Amazon SageMaker には、FM を最初から事前トレーニングするためのツールが用意されているため、生成 AI の用途で社内で使用したり、他の企業に提供したりできます。
高度なテクニックで基盤モデルをカスタマイズ
Amazon SageMaker では、公開されている何百もの FM やツールにアクセスして、モデルを評価し、特定のユースケースやデータに合わせて完全にカスタマイズすることができます。
基盤モデルをデプロイして推論を行う
Amazon SageMaker を利用すると、FM を簡単にデプロイして、どのようなユースケースでも最高のコストパフォーマンスで推論リクエストを実行できます。
主要な ML フレームワーク、ツールキット、プログラミング言語のサポート
![Jupyter Jupyter のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/Jupyter_logo_103x130.78ab3fabbd3c2776c84fae16b49fc25ccf1a3476.png)
![TensorFlow TensorFlow のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/TensorFlow_logo_103x130.b6277ea4450f113a2bb480421be5196a6280e81a.png)
![PyTorch PyTorch のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/Pytorch_logo_103x130.0f840268c001a59d09bb5bee56624b3e356c2334.png)
![MXNet MXNet のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/mxnet_logo_103x130.c8e4a357320756803c8af55516f3f50e19120979.png)
![Hugging Face Hugging Face のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/Huggingface_103x130.739723088a97e4178c741fb9932f4be75121df8b.png)
![Scikit-learn Scikit-learn のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/Scikit_learn_logo_103x130.2cab88340ff0b9324daf08ab5de7940d5f239974.png)
![Python Python のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/python-logo-103x130.e9f7f0a0bbf07487b518d5e73fc4287401ce4699.png)
![R R のロゴ](https://d1.awsstatic.com/sagemaker/2022whiteupdate/overview-page/6-28-resizing-logos-and-frameworks/R_logo_103x130.abc18c475ca936e84e728d3cc6da1d6a47be95ed.png)
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