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Amazon SageMaker

La próxima generación de Amazon SageMaker es el centro para sus necesidades de datos, análisis e IA

Información general

Al combinar las capacidades de análisis y machine learning (ML) de AWS ampliamente adoptadas, la próxima generación de Amazon SageMaker ofrece una experiencia integrada de análisis e IA con acceso unificado a todos sus datos. Colabore y cree más rápido desde un estudio unificado utilizando herramientas conocidas de AWS para el desarrollo de modelos en SageMaker AI (tales como HyperPod, JumpStart y MLOps), la IA generativa, el procesamiento de datos y el análisis de SQL, aceleradas por Amazon Q Developer, el asistente de IA generativa más capaz para el desarrollo de software. Acceda a todos sus datos, sin importar si están almacenados en lagos de datos, almacenes de datos u orígenes de datos federados o de terceros, con una gobernanza integrada para satisfacer las necesidades de seguridad empresarial.

Beneficios

Acelere la IA en SageMaker con un conjunto integral de capacidades de desarrollo de IA diseñadas con la seguridad en mente. Entrene, personalice y despliegue ML y modelos fundacionales (FM) en una infraestructura rentable y de alto rendimiento. Utilice herramientas especialmente diseñadas que abarquen todo el ciclo de vida de la IA, desde los entornos de desarrollo integrado (IDE) de alto rendimiento y formación distribuida hasta la inferencia, las operaciones de IA, la gobernanza y la observabilidad. Cree con rapidez aplicaciones de IA generativa adaptadas a su empresa con modelos de vanguardia y sus datos patentados. Acelere el desarrollo de la IA con Amazon Q Developer, lo que le ayudará a descubrir datos, crear y entrenar modelos de ML con mayor facilidad, generar consultas SQL y crear y ejecutar trabajos de canalización de datos, todo ello mediante lenguaje natural.

Amazon SageMaker Unified Studio ofrece una experiencia integrada para usar todos sus datos y herramientas para el análisis y la IA. Descubra sus datos y sáqueles provecho con las conocidas herramientas de AWS para el desarrollo de modelos, la IA generativa, el procesamiento de datos y el análisis de SQL. Trabaje en todos los recursos de computación con cuadernos unificados, descubra y consulte diversos orígenes de datos con un editor SQL integrado, entrene y despliegue modelos de IA a escala y cree con rapidez aplicaciones de IA generativa personalizadas. Cree y comparta de forma segura artefactos de análisis e IA, como datos, modelos y aplicaciones de IA generativa, para comercializar los productos de datos con mayor rapidez.

Unifique todos sus datos a través de los lagos de datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y los almacenes de datos de Amazon Redshift con una arquitectura de lake house en Amazon SageMaker. Obtenga la flexibilidad de acceder a sus datos y consultarlos con todas las herramientas y motores compatibles con Apache Iceberg en una sola copia de los datos de análisis. Proteja sus datos al definir permisos detallados, que se aplican a todas sus herramientas de análisis e IA en el almacén de lago. Lleve los datos de las bases de datos y aplicaciones operativas al almacén de lago casi en tiempo real mediante integraciones sin ETL. Además, acceda y consulte los datos donde se encuentren con capacidades de consulta federadas en orígenes de datos de terceros.

Garantice la seguridad empresarial con una gobernanza integrada durante todo el ciclo de vida de los datos y la IA. SageMaker le da el control para que solo los usuarios indicados accedan a los datos, los modelos y los artefactos de desarrollo apropiados para el propósito correcto. Defina y haga cumplir de manera sistemática las políticas de acceso mediante un único modelo de permisos con controles de acceso detallados con el catálogo de Amazon SageMaker. Asegure y proteja sus modelos de IA con la clasificación de datos, la detección de toxicidad, las barreras de protección y las políticas de IA responsable. Genere confianza en toda su organización mediante la supervisión y la automatización de la calidad de los datos, la detección de datos confidenciales y el linaje de datos y ML.

Conozca la próxima generación de SageMaker

Vea la próxima generación de Amazon SageMaker en acción

Explore la experiencia de demostración interactiva a continuación

Clientes

Toyota

«Para abordar los conjuntos de datos aislados distribuidos en nuestras operaciones automotrices, estamos implementando Amazon SageMaker para ayudar a unificar y gobernar los datos de nuestras unidades conectadas de automóviles, ventas, fabricación y cadena de suministro. Este enfoque nos permite buscar, descubrir y compartir datos de manera fácil, y sentar las bases para evitar problemas de calidad, aumentar la satisfacción de los clientes, así como facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA generativa».

Kamal Distell, vicepresidente de Datos, Análisis, Plataformas y Ciencia de Datos de TMNA

Charter Communications

Con Amazon SageMaker Unified Studio, tiene una plataforma integral para interactuar con varios servicios de AWS, [incluidos] Redshift y Almacén de lago de SageMaker. Mejora considerablemente la experiencia del desarrollador y aumenta la velocidad de comercialización, ya que no es necesario utilizar varios servicios. Características como Amazon Q Developer son muy interesantes y queremos explorarlas más a fondo para ver cómo nos ayudarán a mejorar la productividad de nuestros desarrolladores, acelerar la comercialización y crear soluciones de mejor calidad.

Senthil Sugumar, vicepresidente del grupo de Inteligencia Empresarial de Charter

Lennar

«Hemos pasado los últimos dieciocho meses trabajando con AWS para transformar nuestra base para los datos y utilizar las mejores soluciones de su clase, que además son rentables. Con avances como Amazon SageMaker Unified Studio y Almacén de lago de Amazon SageMaker, esperamos acelerar nuestra velocidad de entrega mediante un acceso sin interrupciones a los datos y los servicios, lo que permitirá a nuestros ingenieros, analistas y científicos obtener información que aporte un valor importante a nuestra empresa».

Lee Slezak, vicepresidente sénior de Datos y Análisis de Lennar

Carrier

«En Carrier, la próxima generación de Amazon SageMaker transforma nuestra estrategia de datos empresariales al simplificar la forma en que creamos y escalamos los productos de datos. El enfoque de SageMaker Unified Studio para la detección, el procesamiento y el desarrollo de modelos de datos ha acelerado de forma considerable nuestra implementación de almacenes de lagos. Lo más impresionante es que su integración fluida con nuestro catálogo de datos existente y los controles de gobernanza integrados nos permite democratizar el acceso a los datos, al mismo tiempo que mantenemos los estándares de seguridad, lo que ayuda a nuestros equipos a ofrecer con rapidez soluciones avanzadas de análisis e IA en toda la empresa».

Justin McDowell, director de Plataforma de Datos e Ingeniería de Datos de Carrier

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NatWest Group

«Nuestro equipo de ingeniería de plataformas de datos ha desplegado varias herramientas destinadas a usuarios finales para tareas de ingeniería de datos, ML, SQL e IA generativa. A medida que buscamos simplificar los procesos en todo el banco, nos hemos propuesto simplificar la autenticación de los usuarios y la autorización de acceso a los datos. Amazon SageMaker ofrece una experiencia de usuario lista para usar que nos ayuda a desplegar un único entorno en toda la organización, lo que reduce en aproximadamente un 50 % el tiempo necesario para que nuestros usuarios de datos accedan a las nuevas herramientas».

Zachery Anderson, jefe de datos y análisis de NatWest Group

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