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Amazon SageMaker AI 功能

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通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习（ML）模型

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试试动手教程

准备数据

SageMaker Feature Store

存储、共享和管理机器学习模型的功能

SageMaker Data Wrangler

将数据准备时间从几周缩短到几分钟

构建

SageMaker Notebooks

使用完全托管的笔记本探索和构建机器学习模型

SageMaker JumpStart

包含基础模型、算法和解决方案的机器学习中心

SageMaker Studio

使用完全集成式开发环境进行机器学习开发

SageMaker Studio Lab

在浏览器中使用笔记本快速学习和试验机器学习

SageMaker Canvas

使用可视化界面构建机器学习模型，无需任何代码

SageMaker Ground Truth

在机器学习生命周期中应用人工反馈来创建高质量模型

SageMaker Autopilot

自动创建完全可视化的机器学习模型

训练

SageMaker Model Training

快速且经济高效地训练机器学习模型

SageMaker Experiments

高效管理机器学习实验

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多达 40％

部署

SageMaker Model Deployment

轻松部署和管理用于推理的机器学习模型

轻松操作在边缘设备上运行的机器学习模型

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

SageMaker MLOps

使用工具大规模交付高性能机器学习模型，以在机器学习生命周期中实现流程自动化

SageMaker Clarify

检测数据和机器学习模型中的偏差，并解释模型预测

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

Amazon SageMaker AI 功能按地区划分的可用性

使用概览表了解提供 SageMaker AI 功能的 AWS 区域

后续步骤

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