Amazon SageMaker, una revisión sencilla

Así pues, está considerando Amazon Sagemaker.

Se preguntará si es una buena opción para usted, si su conjunto de características se compara bien con otras opciones del mercado y si su precio es lo suficientemente asequible para lo que obtiene.

Este artículo le desglosará todo eso y mucho más.

Además, al final del artículo encontrará enlaces a alternativas a Amazon Sagemaker, así como nuestras mejores elecciones para las opciones de esta categoría.

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Sin más preámbulos, empecemos.

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Características de Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, un producto de Amazon Web Services (AWS), es una solución integral que permite a los desarrolladores e investigadores de datos construir, perfeccionar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficaz. Este potente instrumento presenta una amplia gama de robustas capacidades que simplifican el proceso integral del aprendizaje automático, desde el establecimiento de modelos hasta su implementación a gran escala.

Interfaz fácil de usar

Amazon SageMaker brilla por su diseño centrado en el usuario que fomenta la facilidad de uso. A través de SageMaker Studio, un entorno de desarrollo integrado todo en uno para el aprendizaje automático, los usuarios tienen acceso a todas las herramientas necesarias para crear e implementar modelos. La interfaz visual unificada elimina la necesidad de cambiar entre herramientas y servicios, haciendo que el proceso sea más ágil y eficiente.

Opciones de formación flexibles

Con Amazon SageMaker, los usuarios pueden elegir entre una amplia selección de algoritmos preconstruidos, hechos a medida para diferentes tipos de problemas y conjuntos de datos. Además, es compatible con marcos de aprendizaje automático populares, lo que permite a los usuarios aportar sus algoritmos personalizados. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas, optimizando así la eficacia del modelo.

Despliegue escalable de modelos

La implantación se hace fácil con SageMaker. Facilita el despliegue rápido de modelos entrenados en producción con un solo clic. Además, permite el despliegue de modelos a cualquier escala al tiempo que garantiza una menor latencia y un alto rendimiento. Esta escalabilidad, junto con las capacidades de autoajuste, ayuda a los usuarios a adaptarse sin problemas a las distintas cargas de trabajo.

Seguridad y conformidad sólidas

La seguridad y la conformidad son una prioridad máxima con Amazon SageMaker. El servicio garantiza la privacidad de los datos proporcionando opciones de cifrado en reposo y en tránsito. También cumple con las certificaciones críticas estándar del sector, lo que proporciona tranquilidad a los usuarios que manejan datos confidenciales.

Ajuste automatizado de hiperparámetros

Una característica destacada de Amazon SageMaker es su ajuste automático de hiperparámetros. Esta característica ayuda a optimizar el rendimiento del modelo ajustando automáticamente los parámetros de aprendizaje automático. De este modo, se reducen las conjeturas y el trabajo manual que suelen ser necesarios, lo que se traduce en un desarrollo de modelos más rápido y eficiente.

En conclusión, Amazon SageMaker es una plataforma rica en características que ofrece una amplia gama de herramientas para simplificar y acelerar el proceso de aprendizaje automático. Ya sea para desarrolladores individuales o para equipos a gran escala, SageMaker ofrece capacidades que agilizan el camino desde la idea hasta la producción.

Precios de Amazon SageMaker

El coste de utilización de Amazon SageMaker depende de los servicios específicos utilizados y de la duración de su uso. No existen costos ni obligaciones iniciales; sólo paga por lo que utiliza.

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Los precios difieren según las regiones y se dividen en tres segmentos principales: SageMaker Studio Notebook, SageMaker Processing Jobs y SageMaker ML Instances. Cada segmento sigue su propio marco de costos según el tipo de instancia y su uso. Además, AWS ofrece una capa de cortesía para SageMaker, que permite a los principiantes familiarizarse con la plataforma.

Descuentos y cupones de Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ofrece una opción de planes de ahorro, que proporciona un modelo de precios flexible que puede suponer un ahorro de costos significativo. Al comprometerse a una cantidad constante de uso elegible durante un plazo de 1 ó 3 años, los usuarios pueden ahorrar hasta 64% en instancias de SageMaker ML. Este nuevo modelo de precios ofrece un valor sustancial para los usuarios a largo plazo de la plataforma.

Prueba gratuita de Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ofrece una capa gratuita que funciona de manera similar a una prueba gratuita, permitiendo a los usuarios explorar sus servicios sin costo inicial. Sin embargo, a diferencia de otras opciones de servicios gratuitos de AWS que duran 12 meses, la capa gratuita de SageMaker caduca tras un periodo de 2 meses.

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Amazon SageMaker, una breve guía práctica

Amazon SageMaker es una potente plataforma de Amazon Web Services (AWS) diseñada para permitir a los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático (ML). SageMaker agiliza el proceso de creación de modelos de ML proporcionando un entorno integrado y totalmente gestionado que simplifica todo el flujo de trabajo de ML. En este breve tutorial, recorreremos el proceso de utilización de SageMaker empezando por la navegación por la página de inicio.

Estos son los pasos para navegar y utilizar Amazon SageMaker:

1. Acceder a SageMaker Studio:

• Tras iniciar sesión en su cuenta de AWS, navegue hasta el servicio SageMaker desde la consola de administración de AWS.
• Haga clic en "Amazon SageMaker Studio" en el panel de control de SageMaker. Este es su entorno de desarrollo integrado (IDE) para tareas de ML.

2. Creación de un cuaderno:

• Dentro de SageMaker Studio, haga clic en el menú "Archivo" y seleccione "Nuevo" -> "Cuaderno".
• Elija un núcleo basado en su lenguaje de programación preferido, como Python 3.

3. Preparación de los datos:

• Utilice el cuaderno para importar, limpiar y preprocesar sus datos.
• Puede cargar sus datos en S3 y utilizar Boto3, el SDK de AWS para Python, para acceder a sus datos en el cuaderno.

4. Formación de modelos:

• Defina su modelo ML dentro del cuaderno. SageMaker admite varios algoritmos de ML, como Linear Learner, XGBoost y otros.
• Configure los parámetros de entrenamiento y especifique la ubicación S3 para los datos de salida.

5. Modelo de trabajo de formación:

•  Inicie un trabajo de formación utilizando la función Estimador de SageMaker.
• Supervise el estado de su trabajo de formación desde la consola de SageMaker en "Trabajos de formación".

6. Evaluación y ajuste del modelo:

• Evalúe el rendimiento de su modelo utilizando el conjunto de validación.
• Utilice la función de ajuste automático del modelo de SageMaker para optimizar los hiperparámetros de su modelo.

7. Despliegue del modelo:

• Una vez entrenado y ajustado su modelo, puede desplegarlo utilizando los servicios de alojamiento de SageMaker.
• Cree un punto final del modelo que las aplicaciones puedan utilizar para acceder a su modelo.

Recuerde que SageMaker es una herramienta robusta que ofrece muchas más funciones, desde el etiquetado de datos con SageMaker Ground Truth hasta el aprendizaje por refuerzo con SageMaker RL. Este tutorial sólo cubre el flujo de trabajo básico, pero puede explorar funciones más avanzadas a medida que se sienta cómodo con la plataforma.

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