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Amazon SageMaker AI – Features

Amazon SageMaker AI – Features

Entwickeln, trainieren und implementieren Sie Machine Learning (ML)-Modelle für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows

Erste Schritte mit SageMaker AI

Praktisch orientiertes Tutorial ausprobieren

Daten vorbereiten

SageMaker Feature Store

Features für Machine-Learning-Modelle speichern, teilen und verwalten

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SageMaker Data Wrangler

Datenvorbereitungszeit von Wochen auf Minuten reduzieren

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Entwicklung

SageMaker Notebooks

Modelle für Machine Learning mit vollständig verwalteten Notebooks erkunden und erstellen

SageMaker JumpStart

Machine-Learning-Hub mit Basismodellen, Algorithmen und Lösungen

SageMaker Studio

ML-Entwicklung mithilfe einer vollständig integrierten Entwicklungsumgebung durchführen

SageMaker Studio Lab

Schnell mit Machine Learning mit Notebooks in Ihrem Browser lernen und experimentieren

SageMaker Canvas

ML-Modelle über eine visuelle Schnittstelle erstellen, kein Code erforderlich

SageMaker Ground Truth

Menschliches Feedback während des gesamten ML-Lebenszyklus anwenden, um qualitativ hochwertige Modelle zu erstellen

SageMaker Autopilot

ML-Modelle mit vollständiger Sichtbarkeit automatisch erstellen

Trainieren

SageMaker Model Training

ML-Modelle schnell und kostengünstig trainieren

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SageMaker Experiments

Machine-Learning-Experimente effizient verwalten

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SageMaker HyperPod

Reduzieren Sie die Zeit für das Training von Basismodellen um bis zu 40 % mit einer speziell entwickelten Infrastruktur für verteiltes Training im großen Maßstab.

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Bereitstellen

SageMaker Model Deployment

ML-Modelle für Inferenz einfach bereitstellen und verwalten

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ML-Modellen einfach bedienen, die auf Edge-Geräten ausgeführt werden

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MLOps und ML-Governance

ML Governance with SageMaker

Zugriffskontrolle vereinfachen und die Transparenz mit speziell entwickelten Governance-Tools für Machine Learning erhöhen

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SageMaker MLOps

Leistungsstarke ML-Modelle in großem Maßstab mit Tools zur Automatisierung von Prozessen im gesamten ML-Lebenszyklus bereitstellen

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SageMaker Clarify

Verzerrungen in Daten- und Machine-Learning-Modellen erkennen und Modellvorhersagen erklären

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SageMaker Pipelines

Durchgängige Workflows für Machine Learning mit speziell entwickelten CI/CD-Tools erstellen

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Verfügbarkeit der KI-Features von Amazon SageMaker nach Region

Verwenden Sie das Übersichtsdiagramm, um herauszufinden, in welchen AWS-Regionen SageMaker-KI-Features verfügbar sind

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Nächste Schritte

Erfahren Sie mehr über die Preise von SageMaker AI und fordern Sie ein Angebot an

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