データ・分析・AIを統合したフルマネージドMLプラットフォーム
Amazon SageMakerは、データ、分析、AIのための統合プラットフォームです。AWSの機械学習と分析の機能を統合し、すべてのデータへの統一されたアクセスを通じて、分析とAIの一体的な開発体験を提供します。データサイエンティストや開発者は、MLモデルおよびファンデーションモデルの構築・学習・デプロイを、フルマネージドなインフラストラクチャ、ツール、ワークフローで行えます。Amazon S3データレイク、Amazon Redshiftデータウェアハウス、サードパーティやフェデレーテッドデータソースにまたがるデータへの統一アクセスも実現します。エンタープライズのセキュリティ要件を満たすガバナンスが組み込まれており、データとAIのライフサイクル全体を通じて安全に利用できます。
モデル開発、生成AIアプリケーション開発、SQLアナリティクス、データ処理など、分析とAIに必要なすべてのデータとツールを単一の開発環境で利用できます。組み込みAIエージェントを備えたフルマネージドのサーバーレスノートブックや、SQLエディタも提供されます。
MLモデルおよびファンデーションモデルを、HyperPod、JumpStart、MLOpsなどのツールを使って構築・学習・デプロイできます。高性能なIDEから分散トレーニング、推論、AI ops、ガバナンス、オブザーバビリティまで、AIライフサイクル全体をカバーするツールが揃っています。
Amazon S3データレイクとAmazon Redshiftデータウェアハウスのデータを統合するレイクハウスアーキテクチャを提供します。Apache Iceberg互換のツールやエンジンで単一のデータコピーにアクセスでき、ゼロETL統合によりオペレーショナルデータベースからほぼリアルタイムでデータを取り込めます。
Amazon DataZone上に構築されたSageMaker Catalogにより、データとモデルへのアクセスを一元的に管理できます。きめ細かいアクセス制御を持つ単一の権限モデルでアクセスポリシーを定義・適用し、データ品質モニタリングやMLリネージによって組織全体の信頼性を高めます。
ソフトウェア開発向けの生成AIアシスタントであるAmazon Q Developerが組み込まれており、自然言語でデータの検索、MLモデルの構築・学習、SQLクエリの生成、データパイプラインジョブの作成・実行を支援します。
Amazon Bedrockとの統合により、最新のモデルと自社の独自データを活用して、ビジネスに特化した生成AIアプリケーションを迅速に構築・スケールできます。
データの準備からモデルの学習、評価、本番環境へのデプロイまで、MLワークフロー全体をフルマネージドな環境で実行できます。分散トレーニングや推論のスケーリングも柔軟に対応します。
サイロ化されたデータレイク、データウェアハウス、サードパーティデータソースを統合し、SQLアナリティクスやデータ処理を一元的に行えます。自動車、金融、通信など多様な業界での大規模データ活用に対応します。
自社の独自データと最新のファンデーションモデルを組み合わせ、ビジネス課題に特化した生成AIアプリケーションを開発・展開できます。
データ分類、毒性検出、ガードレール、責任あるAIポリシーを通じてAIモデルを保護し、組織全体でデータとAIへのアクセスを安全にコントロールできます。
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