Amazon SageMaker
La plateforme ML managée d'AWS, du notebook Studio à l'endpoint de production.
SageMaker AI, le volet ML d'Amazon SageMaker, enchaîne Studio (notebooks, JupyterLab, Code Editor), les jobs d'entraînement et de tuning sur instances managées, SageMaker Pipelines pour orchestrer les étapes, le Model Registry, puis des endpoints temps réel, serverless, asynchrones ou batch, surveillés par Model Monitor. JumpStart fournit des modèles fondation et ouverts prêts à fine-tuner, et SageMaker Unified Studio relie le tout aux données (S3, Redshift, Glue) et aux modèles Bedrock. C'est notre choix quand l'infrastructure et la donnée du client sont déjà sur AWS.
Ce que Amazon SageMaker apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : ML sur données AWS, scoring temps réel, prévision de la demande, fine-tuning de modèles ouverts.
- 01
Studio : notebooks, JupyterLab et Code Editor sur instances managées à la demande.
- 02
Pipelines et Model Registry : étapes versionnées, approbation avant déploiement.
- 03
Endpoints temps réel, serverless, asynchrones ou batch, avec Model Monitor.
- 04
JumpStart et passerelle Bedrock : modèles fondation à fine-tuner ou consommer.
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