Search Results Amazon SageMaker

開発者の生産性向上：DeloitteのAmazon SageMaker Canvasを用いたノーコード/ローコード機械学習の活用方法

今日のデータ駆動型の世界では、機械学習（ML）モデルを素早く構築し展開する能力がますます重要になっていますしかし、MLモデルの構築には時間と労力、特殊な専門知識が必要ですデータの収集やクリーニングから特徴エンジニアリング、モデルの構築、調整、展開まで、MLプロジェクトは開発者にとって数か月かかることがよくありますそして経験豊富なデータ[...]

「新しく進化したAmazon SageMaker Studioを体験してください」

2019年に開始されたAmazon SageMaker Studioは、データの準備、構築と実験、トレーニング、ホスティング、モニタリングまで、すべてのエンドツーエンドの機械学習（ML）ワークフローを一か所で提供しますデータサイエンスの生産性を向上させるためのイノベーションを続ける当社は、改良されたSageMaker Studioのエクスペリエンスを発表することができて大変嬉しく思いますこれにより、ユーザーは管理された統合開発環境（IDE）を選択することができます...

「Amazon SageMakerは、企業がユーザーをSageMakerにオンボードするために、SageMakerドメインのセットアップを簡単化します」

機械学習（ML）の採用を規模化するにつれて、組織は新たなインフラストラクチャを効率的かつ信頼性のある方法で展開し、ML環境へのチームのオンボードを求めていますその中でも、ユーザーの役割と活動に基づいた認証と詳細な権限設定の構築は一つの課題です例えば、MLOpsエンジニアは通常、モデルの展開活動を行います

大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介

基盤モデル（FMs）の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です

「Amazon SageMakerを使用して数百のモデルにスケールされたファウンデーションモデルの推論 – パート1」

「ファンデーションモデル（FM）の民主化が一般化し、AIを活用したサービスへの需要が増加するにつれ、ソフトウェアプロバイダーは、組織内のデータ科学者および外部の顧客を対象にしたマルチテナントをサポートする機械学習（ML）プラットフォームを利用しようとしていますますます多くの企業が、ファンデーションモデルの利用価値に気付き始めています...」

「Amazon SageMakerの最新機能を使用することで、モデルのデプロイコストを平均で50％削減します」

組織がモデルを本番環境に展開するにつれて、彼らは常に最新のアクセラレーター（AWS InferentiaやGPUなど）で実行される基盤モデル（FM）の性能を最適化する方法を探し続けていますこれにより、コストを削減し、応答遅延を減らして最高のエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになりますしかし、一部の基盤モデルは十分に活用されていません...

「Amazon SageMaker のルーティング戦略を使用して、リアルタイムの推論レイテンシを最小限に抑えましょう」

Amazon SageMakerは、リアルタイム推論のための機械学習（ML）モデルの展開を簡単に行えるだけでなく、AWS InferentiaなどのCPUやアクセラレータを搭載したさまざまなMLインスタンスの選択肢も提供しています完全に管理されるサービスとして、モデルの展開をスケーリングし、推論コストを最小限に抑え、運用上の負荷を減らして生産性を向上させることができます

「Amazon SageMakerを使用して、クラシカルなMLおよびLLMsを簡単にパッケージ化してデプロイする方法、パート2：SageMaker Studioでのインタラクティブなユーザーエクスペリエンス」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習（ML）モデルを効率的かつ簡単に構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービスですSageMakerを使用すると、APIコールを通じてモデルを直接本番環境に展開することが簡単になりますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢でスケーラブルな展開が可能ですSageMakerは以下の機能を提供します[…]

「Amazon SageMakerを使用してクラシカルなMLとLLMsを簡単にパッケージ化し、デプロイする方法 – パート1：PySDKの改善」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に、いかなるスケールでも機械学習（ML）モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする完全管理型サービスですSageMakerは、モデルをAPI呼び出しを介して直接本番環境に展開することを簡単にしますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢かつスケーラブルな展開が可能です尽管[...]

新しい – Code-OSS VS Codeオープンソースに基づくコードエディタが、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました

本日は、Amazon SageMaker Studioにおける新しい統合開発環境（IDE）オプションであるCode Editorのサポートを発表することを嬉しく思いますCode Editorは、Code-OSS、つまりVisual Studio Codeのオープンソース版に基づいており、機械学習（ML）開発者が知っていて愛している人気のあるIDEの馴染みのある環境とツールにアクセスする機能が完全に統合されています

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