Was ist Amazon SageMaker? - Amazon SageMaker

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Was ist Amazon SageMaker?

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Machine-Learning-Service. Mit SageMaker können Datenwissenschaftler und Entwickler schnell und einfach Machine-Learning-Modelle erstellen und trainieren und diese dann direkt in einer produktionsbereiten gehosteten Umgebung bereitstellen. Es bietet eine integrierte Jupyter-Authoring-Notebook-Instance für den einfachen Zugriff auf Ihre Datenquellen zur Durchsuchung und Analyse, sodass Sie keine Server verwalten müssen. Außerdem enthält es gängige Algorithmen für Machine Learning, die optimiert sind, um effizient extrem große Datenmengen in einer verteilten Umgebung bewältigen zu können. Dank nativer Unterstützung für Bring-Your-Own-Algorithmen und Frameworks bietet SageMaker flexible, verteilte Trainingsoptionen, die sich an Ihre spezifischen Workflows anpassen lassen. Stellen Sie ein Modell in einer sicheren und skalierbaren Umgebung bereit, indem Sie es mit wenigen Klicks über SageMaker-Konsole oder die SageMaker-Konsole starten. Schulung und Hosting werden nach Nutzung in Minuten berechnet, ohne Mindestgebühr und Vorausleistungen.

Dieser Leitfaden enthält Informationen und Tutorials zu SageMaker-Funktionen. Weitere Informationen finden Sie unterRessourcen für Amazon SageMaker SageMaker-Entwickleraus.

Topics

Amazon SageMaker-Funktionen

umfasst Amazon SageMaker die folgenden Funktionen:

SageMaker Studio

Eine integrierte Umgebung für das maschinelle Lernen, in der Sie Ihre Modelle in derselben Anwendung erstellen, trainieren, bereitstellen und analysieren können.

SageMaker-Modellregistrierung

Versionierung, Artefakt- und Abstammungsverfolgung, Genehmigungs-Workflow und kontoübergreifende Unterstützung für die Bereitstellung Ihrer Machine Learning-Modelle.

SageMaker-Projekte

Erstellen Sie End-to-End-ML-Lösungen mit CI/CD mithilfe von SageMaker-Projekten.

SageMaker-Modellentwicklungs-Pipelines

Erstellen und verwalten Sie Pipelines für maschinelles Lernen, die direkt in SageMaker-Jobs integriert sind.

SageMaker ML Lineage-Tracking

Verfolgen Sie die Abstammung von Workflows für maschinelles Lernen.

SageMaker-Datenwrangler

Importieren, analysieren, vorbereiten und verfügen Sie über Daten in SageMaker Studio. Sie können Data Wrangler in Ihre Workflows für maschinelles Lernen integrieren, um die Datenvorverarbeitung und das Feature-Engineering mit wenig bis gar keiner Codierung zu vereinfachen und zu rationalisieren. Sie können auch Ihre eigenen Python-Skripts und --Transformationen hinzufügen, um Ihren Datenvorbereitungs-Workflow anzupassen.

SageMaker Feature Store

Ein zentralisierter Speicher für Funktionen und zugehörige Metadaten, damit Funktionen leicht erkannt und wiederverwendet werden können. Sie können zwei Arten von Geschäften erstellen, einen Online- oder Offline-Shop. Der Online-Shop kann für Anwendungsfälle mit geringer Latenz, Echtzeit-Inferenz-Anwendungsfälle verwendet werden und der Offline Store kann für Schulungen und Batch-Inferenzen verwendet werden.

SageMaker-JumpStart

Erfahren Sie mehr über die Funktionen und Funktionen von SageMaker durch kuratierte 1-Click-Lösungen, Beispiel Notebooks und vortrainierte Modelle, die Sie bereitstellen können. Sie können die Modelle auch feinabstimmen und bereitstellen.

SageMaker-Klarstellung

Verbessern Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen, indem Sie potenzielle Voreingenommenheit erkennen und die Vorhersagen erklären, die Modelle treffen.

SageMaker-Edge-Manager

Optimieren Sie benutzerdefinierte Modelle für Edge-Geräte, erstellen und verwalten Sie Flotten und führen Sie Modelle mit einer effizienten Laufzeit aus.

SageMaker Ground Truth

Qualitativ hochwertige Training-Datasets durch den Einsatz von Arbeitskräften zusammen mit maschinellem Lernen, um mit Labels versehene Datasets zu erstellen.

Amazon Augmented AI

Erstellen Sie die Workflows, die für die menschliche Überprüfung von ML-Vorhersagen erforderlich sind. Verwenden Sie Amazon A2I stellt die Prüfung durch Menschen allen Entwicklern bereit, wodurch der undifferenzierte Zusatzaufwand entfällt, der mit Aufbau von menschlichen Prüfsystemen oder der Verwaltung einer großen Anzahl von menschlichen Prüfern verbunden ist.

SageMaker-Studio-Notebooks

Die nächste Generation von SageMaker-Notebooks, dieAWS Single Sign-On(AWS SSO) Integration, schnelle Startzeiten und Einzelklick-Freigabe.

SageMaker-Experimente

Verwaltung und Nachverfolgung von Experimenten. Sie können anhand der verfolgten Daten ein Experiment rekonstruieren, inkrementell auf von Peers durchgeführten Experimenten aufbauen und die Herkunft von Modellen für Compliance- und Audit-Überprüfungen nachverfolgen.

SageMaker-Debugger

Untersuchen Sie Trainingsparameter und -daten während des gesamten Trainingsprozesses. Automatisches Erkennen und Hinweisen von Benutzern auf häufig auftretende Fehler, z. B. auf zu groß oder zu klein werdende Parameterwerte.

SageMaker Autopilot

Benutzer ohne Kenntnisse auf dem Gebiet des maschinellen Lernens können schnell Klassifizierungs- und Regressionsmodelle erstellen.

SageMaker-Modellmonitor

Überwachen und analysieren Sie Modelle in der Produktion (Endpunkte), um Datendrift und Abweichungen in der Modellqualität zu erkennen.

SageMaker-Neo

Trainieren Sie Machine Learning-Modelle einmal und führen Sie sie dann an einer beliebigen Stelle in der Cloud oder am Edge aus.

SageMaker-Elastic-Inference

Beschleunigen Sie den Durchsatz und verringern Sie die Latenz beim Abrufen von Echtzeit-Inferenzen.

Reinforcement Learning

Maximieren Sie die langfristige Belohnung, die ein Agent infolge seiner Aktionen erhält.

Vorverarbeitung

Analysieren und Vorverarbeiten von Daten, Bewältigung der Merkmalkonstruktion und Auswertung von Modellen.

Stapeltransformation

Führen Sie eine Vorverarbeitung von Datasets durch, führen Sie eine Inferenz aus, wenn Sie keinen persistenten Endpunkt benötigen, und ordnen Sie Eingabedatensätze Inferenzen zu, um die Interpretation von Ergebnissen zu unterstützen.

Amazon SageMaker SageMaker-Preise

Wie bei anderenAWS-Produkten gibt es keine vertraglichen Verpflichtungen oder Mindestlaufzeiten für die Nutzung von Amazon SageMaker. Weitere Informationen zu den Kosten für die Verwendung von SageMaker finden Sie unterSageMaker-Preiseaus.

Verwenden Sie zum ersten Mal Amazon SageMaker?

Wenn Sie SageMaker-Benutzer zum ersten Mal verwenden, empfehlen wir Folgendes:

  1. LesenWie funktioniert Amazon SageMaker— Dieser Abschnitt bietet eine Übersicht über SageMaker, erläutert wichtige Konzepte und beschreibt die zentralen Komponenten im Zusammenhang mit der Erstellung von AI-Lösungen mit SageMaker. Wir empfehlen, dieses Thema in der angegebenen Reihenfolge zu lesen.

  2. Einrichten von Amazon SageMaker Voraussetzungen— In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie IhreAWSKonto.

  3. Amazon SageMaker SageMaker-Autopilot vereinfacht die Machine Learning-Erfahrung durch Automatisieren von Machine Learning-Aufgaben. Wenn Sie neu bei SageMaker sind, bietet es den einfachsten Lernpfad. Es dient auch als ausgezeichnetes ML-Lernwerkzeug, das Einblick in den Code mit Notebooks bietet, die für jede der automatisierten ML-Aufgaben generiert werden. Eine Einführung in seine Fähigkeiten finden Sie unter Automatisieren Sie die Modellentwicklung mit Amazon SageMaker Autopilot. Für die ersten Schritte mit der Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen bietet Autopilot:

  4. Erste Schritte mit Amazon SageMaker— In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Ihr erstes Modell mit SageMaker-Studio oder der SageMaker-Konsole und der SageMaker-API trainieren. Sie verwenden von SageMaker-bereitgestellte Schulungsalgorithmen.

  5. Entdecken Sie weitere Themen – Tun Sie in Folgendes, je nachdem, was Sie benötigen:

    • Senden Sie Python-Code, um mit Deep-Learning-Frameworks— In SageMaker können Sie Ihre eigenen Schulungsskripts zum Schulen von Modellen verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Machine-Learning-Frameworks, Python und R mit Amazon SageMaker.

    • Verwenden Sie SageMaker direkt von Apache Spark— Weitere Informationen finden Sie unterVerwenden von Apache Spark mit Amazon SageMakeraus.

    • Verwenden Sie SageMaker, um Ihre eigenen benutzerdefinierten Algorithmen zu trainieren und bereitzustellen— Verpacken Sie Ihre benutzerdefinierten Algorithmen mit Docker, sodass Sie diese in SageMaker schulen und/oder bereitstellen können. Unter erfahren Sie mehr darüber, wie SageMaker-Container mit Docker-Containern interagiert, und über die SageMaker-Anforderungen für Docker-ImagesVerwenden von Docker-Containern mit SageMakeraus.

  6. Aufrufen des-API-Referenz— Dieser Abschnitt beschreibt die SageMaker-API-Operationen.

Wie funktioniert Amazon SageMaker

SageMaker-Dienst ist ein vollständig verwalteter Service, mit dem Sie schnell und einfach Machine Learning-basierte Modelle in Ihre Anwendungen integrieren können. Dieser Abschnitt bietet eine Übersicht über Machine Learning und erläutert die Funktionsweise von SageMaker. Wenn Sie SageMaker-Erstbenutzer sind, empfehlen wir, die folgenden Abschnitte in der angegebenen Reihenfolge zu lesen: