Amazon SageMaker, Eine einfache Überprüfung

Sie ziehen also Amazon Sagemaker in Betracht.

Sie werden sich fragen, ob es eine gute Wahl für Sie ist, ob seine Funktionen mit denen anderer Optionen auf dem Markt vergleichbar sind und ob der Preis für das, was Sie bekommen, erschwinglich genug ist.

In diesem Artikel erfahren Sie all das und noch mehr.

Außerdem finden Sie am Ende des Artikels Links zu Alternativen zu Amazon Sagemaker sowie unsere Top-Entscheidungen für die Optionen in dieser Kategorie.

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Lassen Sie uns ohne Umschweife loslegen.

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Amazon SageMaker Funktionen

Amazon SageMaker, ein Produkt von Amazon Web Services (AWS), ist eine umfassende Lösung, mit der Entwickler und Datenforscher schnell und effektiv Modelle für maschinelles Lernen erstellen, verfeinern und implementieren können. Dieses leistungsstarke Instrument bietet eine breite Palette robuster Funktionen, die die gesamte Pipeline des maschinellen Lernens vereinfachen, von der Erstellung von Modellen bis zu ihrer Implementierung in großem Maßstab.

Benutzerfreundliches Interface

Amazon SageMaker glänzt durch sein benutzerzentriertes Design, das die Benutzerfreundlichkeit fördert. Mit SageMaker Studio, einer integrierten All-in-One-Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen, haben Benutzer Zugang zu allen Tools, die für die Erstellung und den Einsatz von Modellen erforderlich sind. Die einheitliche visuelle Schnittstelle macht das Wechseln zwischen Tools und Diensten überflüssig, was den Prozess schlanker und effizienter macht.

Flexible Schulungsoptionen

Mit Amazon SageMaker können Benutzer aus einer breiten Auswahl an vorgefertigten Algorithmen wählen, die für verschiedene Problemtypen und Datensätze maßgeschneidert sind. Darüber hinaus werden gängige Frameworks für maschinelles Lernen unterstützt, so dass die Benutzer ihre eigenen Algorithmen einbringen können. Diese Flexibilität ermöglicht es den Benutzern, das richtige Tool für ihre individuellen Anforderungen auszuwählen und so die Effektivität des Modells zu optimieren.

Skalierbare Modellbereitstellung

Die Bereitstellung wird mit SageMaker leicht gemacht. Es ermöglicht die schnelle Einführung von trainierten Modellen in die Produktion mit einem einzigen Klick. Darüber hinaus ermöglicht es den Einsatz von Modellen in jeder Größenordnung bei geringer Latenz und hohem Durchsatz. Diese Skalierbarkeit in Verbindung mit den Auto-Tuning-Funktionen hilft Anwendern, sich nahtlos an unterschiedliche Arbeitslasten anzupassen.

Robuste Sicherheit und Compliance

Sicherheit und Compliance haben bei Amazon SageMaker höchste Priorität. Der Service gewährleistet den Datenschutz, indem er Verschlüsselungsoptionen im Ruhezustand und bei der Übertragung bietet. Außerdem erfüllt er wichtige Industriestandard-Zertifizierungen und bietet Benutzern, die mit sensiblen Daten arbeiten, ein sicheres Gefühl.

Automatisierte Abstimmung der Hyperparameter

Ein herausragendes Merkmal von Amazon SageMaker ist die automatische Abstimmung der Hyperparameter. Diese Funktion hilft dabei, die Leistung des Modells zu optimieren, indem die Parameter für maschinelles Lernen automatisch angepasst werden. Dies reduziert das Rätselraten und die manuelle Arbeit, die normalerweise erforderlich sind, und führt zu einer schnelleren und effizienteren Modellentwicklung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Amazon SageMaker eine funktionsreiche Plattform ist, die eine breite Palette von Tools zur Vereinfachung und Beschleunigung des maschinellen Lernprozesses bietet. Ob für einzelne Entwickler oder große Teams, SageMaker bietet Funktionen, die den Weg von der Idee zur Produktion rationalisieren.

Amazon SageMaker-Preise

Die Kosten für die Nutzung von Amazon SageMaker hängen von den in Anspruch genommenen Diensten und der Dauer ihrer Nutzung ab. Es gibt keine anfänglichen Kosten oder Verpflichtungen; Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen.

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Die Preise unterscheiden sich je nach Region und sind in drei Hauptsegmente unterteilt: SageMaker Studio Notebook, SageMaker Verarbeitungsaufträge und SageMaker ML-Instanzen. Jedes Segment folgt einem eigenen Kostenrahmen je nach Art der Instanz und ihrer Nutzung. Außerdem bietet AWS eine kostenlose Stufe für SageMaker an, die es Anfängern ermöglicht, sich mit der Plattform vertraut zu machen.

Amazon SageMaker Rabatte und Gutscheine

Amazon SageMaker bietet eine Sparplan-Option, die ein flexibles Preismodell bietet, das zu erheblichen Kosteneinsparungen führen kann. Wenn Sie sich für einen Zeitraum von 1 oder 3 Jahren zu einer konstanten Nutzung verpflichten, können Sie bis zu 64% auf SageMaker ML-Instanzen sparen. Dieses neue Preismodell bietet einen erheblichen Mehrwert für Langzeitnutzer der Plattform.

Amazon SageMaker Kostenlose Testversion

Amazon SageMaker bietet ein Free Tier an, das ähnlich wie eine kostenlose Testversion funktioniert und es Benutzern ermöglicht, die Dienste ohne anfängliche Kosten zu testen. Im Gegensatz zu anderen kostenlosen AWS-Serviceoptionen, die 12 Monate lang gelten, läuft das SageMaker Free Tier jedoch nach 2 Monaten aus.

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Amazon SageMaker, Eine kurze Anleitung

Amazon SageMaker ist eine leistungsstarke Plattform von Amazon Web Services (AWS), die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. SageMaker rationalisiert den Prozess der Erstellung von ML-Modellen durch die Bereitstellung einer integrierten, vollständig verwalteten Umgebung, die den gesamten ML-Workflow vereinfacht. In diesem kurzen Tutorial werden wir den Prozess der Verwendung von SageMaker von der Navigation auf der Homepage an durchlaufen.

Hier sind die Schritte zum Navigieren und Verwenden von Amazon SageMaker:

1. Zugriff auf SageMaker Studio:

• Nachdem Sie sich bei Ihrem AWS-Konto angemeldet haben, navigieren Sie in der AWS Management Console zum SageMaker-Service.
• Klicken Sie auf "Amazon SageMaker Studio" auf dem SageMaker-Dashboard. Dies ist Ihre integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für ML-Aufgaben.

2. Ein Notizbuch erstellen:

• Klicken Sie in SageMaker Studio auf das Menü "Datei" und wählen Sie "Neu" -> "Notizbuch".
• Wählen Sie einen Kernel, der auf Ihrer bevorzugten Programmiersprache basiert, z.B. Python 3.

3. Datenaufbereitung:

• Verwenden Sie das Notizbuch, um Ihre Daten zu importieren, zu bereinigen und vorzuverarbeiten.
• Sie können Ihre Daten auf S3 hochladen und Boto3, das AWS SDK für Python, verwenden, um auf Ihre Daten im Notebook zuzugreifen.

4. Model Training:

• Definieren Sie Ihr ML-Modell innerhalb des Notizbuchs. SageMaker unterstützt verschiedene ML-Algorithmen wie Linear Learner, XGBoost und mehr.
• Konfigurieren Sie die Trainingsparameter und geben Sie den S3-Speicherort für die Ausgabedaten an.

5. Model Training Job:

•  Starten Sie einen Trainingsauftrag mit der Funktion SageMaker Estimator.
• Überwachen Sie den Status Ihres Trainingsauftrags in der SageMaker-Konsole unter "Trainingsaufträge".

6. Modellbewertung und -abstimmung:

• Bewerten Sie die Leistung Ihres Modells mit Hilfe des Validierungssatzes.
• Verwenden Sie die Funktion Automatische Modelloptimierung von SageMaker, um die Hyperparameter Ihres Modells zu optimieren.

7. Einsetzen des Modells:

• Nachdem Sie Ihr Modell trainiert und abgestimmt haben, können Sie es mit den Hosting-Diensten von SageMaker einsetzen.
• Erstellen Sie einen Modell-Endpunkt, über den Anwendungen auf Ihr Modell zugreifen können.

Denken Sie daran, dass SageMaker ein robustes Tool ist, das noch viele weitere Funktionen bietet, von der Datenbeschriftung mit SageMaker Ground Truth bis zum Reinforcement Learning mit SageMaker RL. Dieses Tutorial deckt nur die grundlegenden Arbeitsabläufe ab, aber Sie können weitere fortgeschrittene Funktionen erkunden, wenn Sie sich mit der Plattform vertraut gemacht haben.

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