SageMaker

SageMaker は、Machine Learning（機械学習） モデルの開発から学習、デプロイ、運用までを一貫して実行できる フルマネージドなMachine Learning プラットフォーム です。

データ準備 / トレーニング / 推論 / デプロイ / モニタリング / MLOps の各工程を自動化し、開発効率を大幅に向上させます。

SageMaker Studio / SageMaker Notebook / SageMaker Processing / SageMaker Training / SageMaker Inference などのモジュールを通じて、統合された開発・実行環境を提供します。

データ前処理では SageMaker Data Wrangler / SageMaker Ground Truth / Feature Store / Data Catalog / Glue / S3 連携 を活用でき、モデル学習では Built-in Algorithms に加えて TensorFlow / PyTorch / MXNet / Scikit-learn / Hugging Face など主要フレームワークに対応しています。

また、Real-time Inference / Batch Transform / Serverless Inference / Edge Deployment / Multi-model Endpoint により、多様な推論パターンを柔軟に運用できます。

包括的なMLOps基盤として、SageMakerはモデルトレーニングから運用監視までを効率化し、安全でスケーラブルな機械学習環境を実現します。

重要用語

ユースケース

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ベストプラクティス

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高可用性・冗長化

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セキュリティ

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運用・監視

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デフォルトのリミット値

AWS CLIのサンプルコード

#include <stdio.h>

void main(void) {
  int i;
  for (i=0; i<10; i++)
    printf("%d\n", i);

aaaaaaaaaaaaa
bbbbbbbbbbbbb
ccccccccccccc

Terraformのサンプルコード

bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb
ddddddddddddddddddddddd

xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

課金モデル

公式ページ