Amazon SageMaker

フルマネージドインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して、あらゆるユースケース向けの機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイします。

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

データサイエンティストには IDE を、ビジネスアナリストにはノーコードインターフェースを提供し、より多くの人々が機械学習でイノベーションを起こせるようにします。
統合された専用ツールと高性能で費用対効果の高いインフラストラクチャを使用して、生成系 AI アプリケーションを強化する FM を含む独自の ML モデルを構築します。
MLOps のプラクティスとガバナンスを組織全体で自動化および標準化し、透明性と監査可能性をサポートします。
機械学習のライフサイクル全体にわたる人間のフィードバックの力を活用して、ヒューマンインザループ機能を備えた FM の精度と関連性を向上させましょう。
データの準備とモデルトレーニングからモデルのデプロイまで、ML 開発ジャーニー全体を通じて支援を受けることができます。Amazon Q Developer は、コードの提案を生成し、質問に答え、エラーが発生したときにトラブルシューティングの支援を提供できます。

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 のロゴ
TensorFlow のロゴ
PyTorch のロゴ
MXNet のロゴ
Hugging Face のロゴ
Scikit-learn のロゴ
Python のロゴ
R のロゴ

高性能、低コストの機械学習を大規模に

1.5 兆 USD 以上

1 か月あたりの推論リクエスト数

40%

データラベリングのコストを削減

<10 ミリ秒

推論オーバーヘッドレイテンシー