Amazon wprowadził kolejną generację SageMaker, kompleksowej platformy do danych, analityki i AI. Zaktualizowany SageMaker zawiera narzędzia do eksploracji danych, przetwarzania dużych zbiorów danych, analityki SQL, rozwoju modeli uczenia maszynowego (ML) oraz tworzenia aplikacji generatywnych AI. Dotychczasowy SageMaker został przemianowany na SageMaker AI, teraz zintegrowany z nową platformą i dostępny jako samodzielna usługa do zadań koncentrujących się na AI. Serce tej aktualizacji stanowi SageMaker Unified Studio (w wersji zapoznawczej), które łączy różne narzędzia AWS w spójnym środowisku rozwoju danych i AI, w tym funkcje z Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue i innych. Co ważne, zawiera Amazon Bedrock IDE do rozwijania aplikacji generatywnych AI oraz Amazon Q do wsparcia przepływów pracy opartych na AI. Kluczowe funkcje nowego SageMaker to: 1. **SageMaker Unified Studio**: Centralne miejsce dla wszystkich narzędzi danych i AI. 2. **SageMaker Lakehouse**: Ujednolicona obsługa danych z wielu źródeł danych. 3. **Zarządzanie danymi i AI**: Bezpieczna współpraca nad danymi przez Amazon SageMaker Catalog. 4. **Przetwarzanie danych**: Integracja z frameworkami open-source do analityki. 5.

**Rozwój modeli**: Narzędzia do zarządzania przepływami pracy ML i modelami bazowymi. 6. **Rozwój aplikacji generatywnych AI**: Narzędzia do budowy skalowalnych aplikacji generatywnych AI. 7. **Analityka SQL**: Wgląd przy użyciu Amazon Redshift. Użytkownicy mogą zarządzać zadaniami związanymi z danymi i AI za pomocą znanych narzędzi AWS w SageMaker Unified Studio, które oferuje zintegrowany edytor SQL oraz wizualne narzędzie ETL dla łatwiejszej integracji danych. Dostępne są też nowe notatniki Jupyter do obliczeń między usługami i wbudowane funkcje katalogu danych. Dla rozwoju modeli studio zapewnia kompleksowe wsparcie cyklu życia ML, w tym przetwarzanie, trenowanie, wdrażanie i MLOps, z pomocą Amazon Q Developer. Dla generatywnej AI, Amazon Bedrock IDE ułatwia tworzenie aplikacji AI, wspierając zadania takie jak Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz integrację AI z różnymi systemami. Na początek, administratorzy muszą skonfigurować system, w tym ustanowić role AWS IAM, domenę SageMaker oraz zarządzanie użytkownikami, jeśli preferowane, przez SAML. Po skonfigurowaniu użytkownicy uzyskują dostęp do SageMaker Unified Studio w celu współpracy projektowej i kontroli wersji. Następna generacja SageMaker jest dostępna w wybranych regionach AWS, z SageMaker Unified Studio i Amazon Bedrock IDE w wersji zapoznawczej. Po więcej informacji odwiedź strony z cennikami lub skontaktuj się w celu uzyskania wsparcia. Istniejące domeny Bedrock Studio będą wspierane do lutego 2025 roku. Wypróbuj Amazon SageMaker już dziś i podziel się opinią za pośrednictwem kanałów wsparcia AWS.