什麼是 Amazon SageMaker？ - Amazon SageMaker
Amazon 定價 SageMaker 您是 Amazon 的首次使用者 SageMaker嗎？

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什麼是 Amazon SageMaker？

Amazon SageMaker 是全受管的機器學習 (ML) 服務。有了 SageMaker，資料科學家和開發人員可以快速、自信地建置、訓練機器學習模型，並將其部署到生產就緒型託管環境中。它提供執行 ML 工作流程的 UI 體驗，讓 SageMaker ML 工具可在多個整合式開發環境 (IDE) 中使用。

您可以使用儲存和共用資料 SageMaker，而不必建置和管理自己的伺服器。這可讓您或您的組織有更多時間協同建立和開發 ML 工作流程，並且更快完成。 SageMaker 提供受管理的 ML 演算法，以便在分散式環境中針對極大型資料有效執行。透過內建支援 bring-your-own-algorithms 和架構， SageMaker 提供彈性的分散式訓練選項，可根據您的特定工作流程進行調整。只需幾個步驟，您就可以從 SageMaker 主控台將模型部署到安全且可擴充的環境中。

主題

Amazon 定價 SageMaker

如需AWS 免費方案限制和使用費用的相關資訊 SageMaker，請參閱 Amazon SageMaker 定價。

您是 Amazon 的首次使用者 SageMaker嗎？

如果您是第一次使用的使用者 SageMaker，我們建議您完成以下操作：

  1. 使用 Amazon 的機器學習概述 SageMaker— 取得機器學習 (ML) 生命週期的概觀，並瞭解所提供的解決方案。本頁面說明關鍵概念，並說明使用建置 AI 解決方案時所涉及的核心元件 SageMaker。

  2. 使用 Amazon 設置指南 SageMaker— 了解如何 SageMaker 根據您的需求進行設置和使用。

  3. 使用自動化機器學習、無程式碼或低程式碼— 瞭解透過自動化機器學習任務來簡化 ML 工作流程的低程式碼和無程式碼 ML 選項。這些選項是實用的 ML 學習工具，因為它們透過為每個自動化 ML 工作產生筆記本，提供程式碼的可見度。

  4. 使用 Amazon 提供的機器學習環境 SageMaker— 熟悉可用於開發 ML 工作流程的 ML 環境，例如有關以及自訂模型的資訊 ready-to-use 和範例。

  5. 探索其他主題 — 使用 SageMaker 開發人員指南的目錄來探索更多主題。例如，您可以找到有關 ML 生命週期階段使用 Amazon 的機器學習概述 SageMaker、中和 SageMaker提供的各種解決方案的資訊。

  6. Amazon SageMaker 資源 — 請參閱提 SageMaker 供的各種開發人員資源。