Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Amazon Web Services (AWS) đã công bố các cải tiến cho dịch vụ máy học của mình, Amazon SageMaker, tại sự kiện AWS re:Invent ở Las Vegas. Nền tảng cập nhật tích hợp nhiều khả năng khác nhau như phân tích SQL, xử lý dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI) để cung cấp giải pháp toàn diện cho việc quản lý và phân tích dữ liệu. SageMaker Unified Studio mới đơn giản hóa quy trình để khách hàng truy cập vào dữ liệu của tổ chức và tận dụng các công cụ AI và phân tích chuyên môn của AWS.

SageMaker Unified Studio được thiết kế để thúc đẩy sự cộng tác trong các nhóm, cho phép người dùng dễ dàng khám phá và làm việc với dữ liệu bằng các công cụ phù hợp nhất cho các trường hợp sử dụng dữ liệu khác nhau. Nền tảng này bao gồm Amazon Q Developer để hỗ trợ các tác vụ mã hóa và khám phá dữ liệu. Ngoài ra, Danh mục SageMaker và các tính năng quản trị đảm bảo rằng dữ liệu, mô hình và tạo phẩm phát triển có thể được truy cập bởi người dùng được ủy quyền cho các mục đích phù hợp.

AWS cũng giới thiệu SageMaker Lakehouse, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như kho dữ liệu, kho và cơ sở dữ liệu. Tính năng này đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu trong SageMaker Unified Studio và hỗ trợ các công cụ AI và ML tương thích với Apache Iceberg. Mục đích của việc tích hợp này là giảm thiểu tình trạng lưu trữ dữ liệu và cho phép truy vấn dữ liệu liền mạch. Ngoài ra, các tích hợp zero-ETL mới với các ứng dụng SaaS đã được phát triển để giúp truy cập dữ liệu phân tích và ML dễ dàng hơn mà không cần các đường dẫn dữ liệu phức tạp.

Một số khách hàng và đối tác đã khám phá các khả năng của SageMaker thế hệ tiếp theo, bao gồm NatWest Group và Roche. NatWest Group kỳ vọng thời gian cần thiết để truy cập dữ liệu sẽ giảm đáng kể và Roche kỳ vọng sẽ giảm thời gian xử lý dữ liệu. Nền tảng SageMaker cập nhật hiện đã có sẵn và SageMaker Unified Studio sẽ sớm ra mắt rộng rãi. Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập blog AWS và trang sản phẩm.