Amazon dévoile la nouvelle génération de SageMaker pour l'IA et l'analyse des données.
Brief news summary
Amazon a dévoilé Amazon SageMaker AI, une version améliorée de sa plateforme pour l'exploration de données, l'intelligence artificielle et l'analytique. Cette mise à jour introduit des fonctionnalités telles que le traitement des mégadonnées, l'analytique SQL et l'apprentissage automatique avec des capacités d'IA générative intégrées. La plateforme peut fonctionner au sein de l'infrastructure SageMaker existante ou indépendamment pour améliorer les modèles d'IA et de machine learning. Une caractéristique clé est le SageMaker Unified Studio, qui offre un environnement complet pour le développement de données et d'IA. Il intègre des outils des services d'Amazon, y compris l'IDE Amazon Bedrock pour l'IA générative et Amazon Q pour la gestion des flux de travail. Le studio facilite l'analyse des données, l'entraînement des modèles et la création d'IA générative, en fournissant l'édition SQL et un outil ETL visuel. L'intégration avec SageMaker Lakehouse améliore l'efficacité du traitement des données en offrant des profils préconfigurés pour l'analytique SQL et le développement de modèles d'IA. De nouveaux outils aident le cycle de vie du machine learning avec le suivi des expériences, l'orchestration des pipelines et le MLOps, en utilisant des notebooks Jupyter unifiés à travers différents environnements de calcul. L'IDE Amazon Bedrock prend en charge le développement d'applications d'IA générative. Le paramétrage de SageMaker Unified Studio nécessite la configuration des paramètres AWS, comme les rôles IAM et les VPC, et permet aux utilisateurs de créer des projets collaboratifs et de se connecter à des dépôts Git. Initialement disponible dans certaines régions AWS, SageMaker AI offre des fonctionnalités en avant-première, avec le support de Amazon Bedrock Studio jusqu'au début de 2025. Les utilisateurs doivent consulter les guides SageMaker et l'assistance AWS pour les détails sur la configuration et les prix.Amazon a dévoilé la prochaine génération de SageMaker, une plateforme complète pour les données, l'analytique et l'IA. Le SageMaker mis à jour inclut des outils pour l'exploration de données, le traitement de big data, l'analytique SQL, le développement de modèles d'apprentissage automatique (ML) et la création d'applications AI génératives. Le SageMaker existant a été renommé SageMaker AI, désormais intégré à la nouvelle plateforme et disponible comme service autonome pour les tâches axées sur l'IA. Le cœur de cette mise à jour est le SageMaker Unified Studio (en aperçu), qui fusionne divers outils AWS pour un environnement de développement cohérent pour les données et l'IA, incorporant des fonctionnalités d'Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue, et d'autres. Notamment, il inclut l'IDE Amazon Bedrock pour le développement d'applications AI génératives et Amazon Q pour l'assistance aux workflows pilotée par IA. Les principales caractéristiques du nouveau SageMaker incluent : 1. **SageMaker Unified Studio** : Un lieu central pour tous les outils de données et d'IA. 2. **SageMaker Lakehouse** : Gestion unifiée des données à travers de multiples sources de données. 3. **Gouvernance des Données et de l'IA** : Collaboration sécurisée des données via le catalogue Amazon SageMaker. 4. **Traitement des Données** : Intégration avec des frameworks open-source pour l'analytique. 5.
**Développement de Modèle** : Outils pour la gestion des flux de travail ML et des modèles fondamentaux. 6. **Développement d'Applications AI Génératives** : Outils pour construire des applications AI génératives évolutives. 7. **Analytique SQL** : Insights utilisant Amazon Redshift. Les utilisateurs peuvent gérer les tâches de données et d'IA en utilisant les outils AWS familiers dans SageMaker Unified Studio, qui propose un éditeur SQL intégré et un outil ETL visuel pour faciliter l'intégration des données. Il y a aussi de nouveaux notebooks Jupyter pour le calcul cross-service et des fonctionnalités intégrées de catalogage des données. Pour le développement de modèles, le studio offre un support complet du cycle de vie ML, incluant la préparation, la formation, le déploiement et les MLOps, avec l'assistance du développeur Amazon Q. Pour l'AI générative, l'IDE Amazon Bedrock facilite la création d'applications AI, soutenant des tâches comme la génération augmentée par récupération (RAG) et l'intégration de l'IA avec divers systèmes. Pour commencer, les administrateurs doivent configurer le système, y compris la mise en place des rôles AWS IAM, un domaine SageMaker, et la gestion des utilisateurs via SAML si nécessaire. Une fois configuré, les utilisateurs accèdent à SageMaker Unified Studio pour la collaboration sur les projets et le contrôle des versions. La prochaine génération de SageMaker est disponible dans certaines régions AWS, avec SageMaker Unified Studio et l'IDE Amazon Bedrock en aperçu. Pour plus de détails, visitez les pages de tarification ou contactez le support. Les domaines existants de Bedrock Studio seront supportés jusqu'en février 2025. Essayez Amazon SageMaker dès aujourd'hui et partagez vos commentaires via les canaux de support AWS.
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