بناء نماذج تعلم الآلة وتدريبها ونشرها باستخدام SageMaker AI (المعروف سابقًا باسم Amazon SageMaker)

Amazon SageMaker

الجيل التالي من Amazon SageMaker هو مركز يضم جميع البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي

ابدأ استخدام Amazon SageMaker

نظرة عامة

من خلال الجمع بين إمكانات تعلم الآلة (ML) والتحليلات المعتمدة على نطاق واسع من AWS، يوفر Amazon SageMaker تجربة متكاملة للتحليلات والذكاء الاصطناعي مع وصول موحد إلى جميع بياناتك. يمكنك التعاون والبناء بشكل أسرع من استوديو موحد باستخدام أدوات AWS المألوفة لتطوير النماذج، والذكاء الاصطناعي المولّد، ومعالجة البيانات، وتحليلات SQL، والتي تم تسريعها بواسطة Amazon Q Developer، مساعد الذكاء الاصطناعي المولّد الأكثر قدرة لتطوير البرامج. يمكنك الوصول إلى جميع بياناتك سواء كانت مخزنة في مخازن البيانات أو مستودعات البيانات أو مصادر البيانات الخارجية أو الموحدة، مع الحوكمة المضمنة لتلبية احتياجات أمان المؤسسة.

الفوائد

يوفر Amazon SageMaker Unified Studio تجربة متكاملة لاستخدام جميع بياناتك وأدواتك للتحليلات والذكاء الاصطناعي. اكتشف بياناتك واجعلها تعمل باستخدام أدوات AWS المألوفة لتطوير النماذج والذكاء الاصطناعي المولّد ومعالجة البيانات وتحليلات SQL. يمكنك العمل عبر موارد الحوسبة باستخدام دفاتر الملاحظات الموحدة، واكتشاف مصادر البيانات المتنوعة والاستعلام عنها باستخدام محرر SQL مدمج، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها على نطاق واسع، وإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة. يمكنك إنشاء التحليلات وأدوات الذكاء الاصطناعي ومشاركتها بأمان مثل البيانات والنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد لجلب منتجات البيانات إلى السوق بشكل أسرع.
سرِّع الذكاء الاصطناعي في Amazon SageMaker من خلال مجموعة شاملة من إمكانات تطوير الذكاء الاصطناعي الآمنة حسب التصميم. قم بتدريب وتخصيص ونشر نماذج تعلم الآلة ML ونماذج التأسيس (FMs) على بنية تحتية عالية الأداء وفعالة من حيث التكلفة. استخدم الأدوات المصممة خصيصًا والتي تغطي دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها - بدءًا من بيئات التطوير المتكاملة عالية الأداء (IDEs) والتدريب الموزع إلى الاستدلال وعمليات الذكاء الاصطناعي والحوكمة وإمكانية الملاحظة. أنشئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد بسرعة، فهي مُصمَّمة خصيصًا لعملك باستخدام البيانات والنماذج المتطورة. سرِّع تطوير الذكاء الاصطناعي باستخدام Amazon Q Developer، مما يساعدك على اكتشاف البيانات بسهولة أكبر، وبناء نماذج تعلم الآلة (ML) وتدريبها، وإنشاء استعلامات SQL، وإنشاء مهام مسارات البيانات وتشغيلها، كل ذلك من خلال اللغة الطبيعية.
وحِّد جميع بياناتك عبر مخازن بيانات خدمة Amazon Simple Storage Service‏ (Amazon S3) ومستودعات بيانات Amazon Redshift باستخدام Amazon SageMaker Lakehouse. احصل على المرونة للوصول إلى بياناتك والاستعلام عنها باستخدام جميع الأدوات والمحركات المتوافقة مع Apache Iceberg على نسخة واحدة من بيانات التحليلات. أمِّن بياناتك من خلال تحديد الأذونات الدقيقة المطبقة عبر التحليلات وأدوات الذكاء الاصطناعي في مخزن البيانات. احضر البيانات من قواعد البيانات والتطبيقات التشغيلية إلى مخزن بياناتك في الوقت الفعلي تقريبًا من خلال عمليات تكامل zero- ETL. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الوصول إلى البيانات والاستعلام عنها باستخدام إمكانات الاستعلام الموحدة عبر مصادر بيانات الجهات الخارجية.
تأكد من أمان المؤسسة من خلال الحوكمة المضمنة طوال دورة حياة البيانات والذكاء الاصطناعي بالكامل. يمكّنك Amazon SageMaker من التحكم في الوصول إلى البيانات والنماذج وأدوات التطوير الصحيحة من قبل المستخدم المناسب للغرض الصحيح. حدِّد سياسات الوصول وفرضها باستمرار باستخدام نموذج إذن واحد مع عناصر تحكم وصول دقيقة باستخدام كتالوج Amazon SageMaker Catalog. احم نماذج الذكاء الاصطناعي وحمايتها من خلال تصنيف البيانات واكتشاف السمية والحواجز وسياسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة. اكتسب الثقة في جميع أنحاء مؤسستك من خلال مراقبة جودة البيانات والأتمتة واكتشاف البيانات الحساسة ونسب البيانات وتعلم الآلة.

تعرف على الجيل التالي من SageMaker

الإمكانيات

شاهد الجيل القادم من Amazon SageMaker أثناء العمل

جرب البرنامج التجريبي
صورة مصغرة لـ sagemaker

العملاء

Toyota

«لمعالجة مجموعات البيانات المنعزلة المنتشرة عبر عمليات السيارات لدينا، نستكشف Amazon SageMaker لتوحيد البيانات والتحكم فيها عبر وحدات السيارات والمبيعات والتصنيع وسلسلة التوريد المتصلة. يتيح لنا هذا النهج البحث عن البيانات واكتشافها ومشاركتها دون عناء، ووضع الأساس لاستباق مشكلات الجودة، وزيادة سلامة العملاء ورضاهم، ويُسهِّل تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد».

Kamal Distell، نائب رئيس البيانات والتحليلات والمنصات وعلوم البيانات في TMNA

Charter Communications

تقود شركة Charter Communications الابتكار والكفاءة مع Amazon Redshift وAmazon SageMaker.

Lennar

«لقد أمضينا الـ 18 شهرًا الماضية في العمل مع AWS لتحويل أساس البيانات لدينا لاستخدام أفضل الحلول في فئتها والتي تعتبر فعالة من حيث التكلفة أيضًا. ومع التطورات مثل Amazon SageMaker Unified Studio وAmazon SageMaker Lakehouse، نتوقع تسريع سرعة التسليم من خلال الوصول السلس إلى البيانات والخدمات، وبالتالي تمكين المهندسين والمحللين والعلماء لدينا من عرض رؤى توفر قيمة مادية لأعمالنا.»

- Lee Slezak، نائب الرئيس للبيانات والتحليلات (SVP of Data and Analytic)، شركة Lennar

Natera, Inc

«تستفيد مؤسستنا من Amazon DataZone وAmazon SageMaker AI وAmazon Athena وAmazon Redshift لإدارة وتحليل بياناتنا السريرية والجينومية. نحن متحمسون الآن للحصول على الحوكمة الموحدة لكتالوج Amazon SageMaker، والتي ستبسط اكتشاف البيانات والوصول إليها، مما يمكّن فريقنا من تحليل البيانات ذات الصلة بسرعة عبر نطاقنا بالكامل. سيساعدنا هذا التكامل على إنشاء مجموعات بيانات مصممة خصيصًا، مما قد يقلل من وقت رؤيتنا، ويؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج المرضى بينما نتقدم بهدفنا المتمثل في جعل الاختبارات الجينية المخصصة جزءًا قياسيًا من الرعاية.»

— Mirko Buholzer، نائب الرئيس لهندسة البرمجيات (VP of Software Engineering) في شركة Natera, Inc.

صورة

NatWest Group

«يقوم فريق هندسة منصات البيانات لدينا بنشر العديد من أدوات المستخدم النهائي لهندسة البيانات ومهام تعلم الآلة (ML) وSQL والذكاء الاصطناعي المُولِّد (GenAI). وبينما نتطلع إلى تبسيط العمليات في جميع أنحاء البنك، فإننا نبحث في تبسيط مصادقة المستخدم وترخيص الوصول إلى البيانات. يوفر Amazon SageMaker تجربة مستخدم جاهزة لمساعدتنا على نشر بيئة واحدة عبر المؤسسة، مما يقلل الوقت المطلوب لمستخدمي البيانات لدينا للوصول إلى أدوات جديدة بنسبة 50% تقريبًا.»

Zachery Anderson،‏ CDAO، مجموعة NatWest Group

صورة