Amazon SageMaker AI

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使用完全托管式基础设施、工具和工作流，为任何使用案例构建、训练和部署机器学习（ML）模型

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SageMaker Feature Store

存储、共享和管理机器学习模型的功能

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将数据准备时间从几周缩短到几分钟

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训练

SageMaker Model Training

快速且经济高效地训练机器学习模型

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SageMaker Experiments

高效地管理机器学习实验

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SageMaker HyperPod

使用专为大规模分布式训练构建的基础设施，将基础模型的训练时间缩短最高可达 40%

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部署

SageMaker Model Deployment

轻松部署和管理用于推理的机器学习模型

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SageMaker Edge

轻松操作在边缘设备上运行的机器学习模型

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MLOps 和机器学习治理

ML Governance with SageMaker

使用专门构建的机器学习治理工具简化访问控制并增强透明度

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SageMaker MLOps

使用工具大规模交付高性能机器学习模型，以便在机器学习生命周期中实现流程自动化

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SageMaker Clarify

检测数据和机器学习模型中的偏差，并解释模型预测

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SageMaker Pipelines

使用专门构建的 CI/CD 工具创建端到端机器学习工作流

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按区域划分的 Amazon SageMaker AI 功能发布情况

使用概览表了解提供 SageMaker AI 功能的 AWS 区域

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使用完全托管式笔记本探索和构建机器学习模型

包含基础模型、算法和解决方案的机器学习中心

使用完全集成式开发环境进行机器学习开发

在浏览器中使用笔记本快速学习和试验机器学习

使用直观的界面构建机器学习模型，无需编写任何代码

在机器学习生命周期中应用人工反馈来创建高质量模型

自动创建完全可视化的机器学习模型

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