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Hoy anunciamos la próxima generación de Amazon SageMaker, una plataforma unificada para datos, análisis e inteligencia artificial. El nuevo SageMaker incluye prácticamente todos los componentes que necesita para la exploración, preparación e integración de datos, procesamiento de big data, análisis SQL rápido, desarrollo y capacitación de modelos de aprendizaje automático (ML) y desarrollo de aplicaciones de IA generativa.
El actual Amazon SageMaker ha pasado a llamarse Amazon SageMaker AI. SageMaker AI está integrado en la próxima generación de SageMaker y al mismo tiempo está disponible como un servicio independiente para aquellos que deseen centrarse específicamente en crear, entrenar e implementar modelos de IA y ML a escala.
Aspectos destacados del nuevo Amazon SageMaker
En esencia, se encuentra SageMaker Unified Studio (versión preliminar), un entorno único de desarrollo de datos e inteligencia artificial. Reúne funcionalidades y herramientas de una variedad de “estudios” independientes, editores de consultas y herramientas visuales que tenemos hoy en Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) y SageMaker Studio existente. También hemos integrado Amazon Bedrock IDE (versión preliminar), una versión actualizada de Amazon Bedrock Studio, para crear y personalizar aplicaciones de IA generativa. Además, Amazon Q brinda asistencia de IA en todos sus flujos de trabajo en SageMaker.
Aquí hay una lista de capacidades clave:
- Estudio unificado de Amazon SageMaker (vista previa): cree con todos sus datos y herramientas para análisis e inteligencia artificial en un único entorno.
- Casa del lago Amazon SageMaker – Unifique datos en lagos de datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), almacenes de datos de Amazon Redshift y fuentes de datos federados y de terceros con Amazon SageMaker Lakehouse.
- Gobernanza de datos e IA – Descubra, gobierne y colabore de forma segura en datos e inteligencia artificial con Amazon SageMaker Catalog, creado en Amazon DataZone.
- Proceso de datos – Analice, prepare e integre datos para análisis e inteligencia artificial utilizando marcos de código abierto en Amazon Athena, Amazon EMR y AWS Glue.
- Desarrollo de modelos – Cree, entrene e implemente ML y modelos básicos (FM) con infraestructura, herramientas y flujos de trabajo totalmente administrados con Amazon SageMaker AI.
- Desarrollo de aplicaciones de IA generativa – Cree y escale aplicaciones de IA generativa con Amazon Bedrock.
- análisis SQL – Obtenga información valiosa con Amazon Redshift, el motor SQL con mejor relación calidad-precio.
En esta publicación, le doy un recorrido rápido por la nueva experiencia de SageMaker Unified Studio y cómo comenzar con el procesamiento de datos, el desarrollo de modelos y el desarrollo de aplicaciones de IA generativa.
Trabajar con Amazon SageMaker Unified Studio (vista previa)
Con SageMaker Unified Studio, puede descubrir sus datos y ponerlos a trabajar utilizando herramientas familiares de AWS para completar flujos de trabajo de desarrollo de un extremo a otro, incluidos análisis de datos, procesamiento de datos, entrenamiento de modelos y creación de aplicaciones de IA generativa, en un único entorno gobernado. .
Un editor SQL integrado le permite consultar datos de múltiples fuentes, y una herramienta visual de extracción, transformación y carga (ETL) simplifica la creación de flujos de trabajo de transformación e integración de datos. Los nuevos portátiles Jupyter unificados permiten un trabajo fluido entre diferentes servicios informáticos y clústeres. Con la nueva funcionalidad de catálogo de datos incorporada, puede buscar, acceder y consultar datos y activos de IA en toda su organización. Amazon Q está integrado para optimizar las tareas a lo largo del ciclo de vida de desarrollo.
Exploremos las capacidades individuales con más detalle.
Proceso de datos
SageMaker se integra con SageMaker Lakehouse y le permite analizar, preparar, integrar y orquestar sus datos en una experiencia unificada. Puede integrar y procesar datos de varias fuentes utilizando las opciones de conectividad proporcionadas.
Comience creando un proyecto en SageMaker Unified Studio, eligiendo el análisis SQL o análisis de datos y desarrollo de modelos AI-ML perfil del proyecto. Los proyectos son un lugar para colaborar con sus colegas, compartir datos y utilizar herramientas para trabajar con datos de forma segura. Los perfiles de proyecto en SageMaker definen el conjunto preconfigurado de recursos y herramientas que se aprovisionan cuando crea un nuevo proyecto. En tu proyecto, elige Datos en el menú de la izquierda y comience a agregar fuentes de datos.
El editor de consultas SQL integrado le permite consultar sus datos almacenados en lagos de datos, almacenes de datos, bases de datos y aplicaciones directamente dentro de SageMaker Unified Studio. En el menú superior de SageMaker Unified Studio, seleccione Construir y elige Editor de consultas para empezar. Además, intente crear consultas SQL utilizando lenguaje natural con Amazon Q mientras lo hace.
También debe explorar la herramienta ETL visual incorporada para crear flujos de trabajo de transformación e integración de datos mediante una interfaz visual de arrastrar y soltar. En el menú superior, seleccione Construir y elige Flujo ETL visual para empezar.
Si Amazon Q está habilitado, también puede utilizar IA generativa para crear flujos. Visual ETL viene con una amplia gama de conectores de datos, transformaciones prediseñadas y funciones como programación, monitoreo y vista previa de datos para optimizar sus flujos de trabajo de datos.
Desarrollo de modelos
SageMaker Unified Studio incluye capacidades de SageMaker AI, que proporciona infraestructura, herramientas y flujos de trabajo para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. En el menú superior, seleccione Construir para acceder a herramientas para la preparación de datos, entrenamiento de modelos, seguimiento de experimentos, creación de canales y orquestación. También puede utilizar estas herramientas para la implementación e inferencia de modelos, la implementación de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), la supervisión y evaluación de modelos, así como la gobernanza y el cumplimiento.
Para comenzar el desarrollo de su modelo, cree un proyecto en SageMaker Unified Studio usando el análisis de datos y desarrollo de modelos AI-ML perfil del proyecto y explorar el nuevo unificado Jupyter cuadernos. En el menú superior, seleccione Construir y elige JupyterLab. Puede utilizar los nuevos portátiles unificados para trabajar sin problemas en diferentes clústeres y servicios informáticos. Puede utilizar estos cuadernos para cambiar entre entornos sin salir de su espacio de trabajo, lo que agiliza el proceso de desarrollo de su modelo.
También puede utilizar Amazon Q Developer para ayudar con tareas como la generación de código, la depuración y la optimización durante todo el proceso de desarrollo de su modelo.
Desarrollo de aplicaciones de IA generativa
Utilice el nuevo IDE de Amazon Bedrock para desarrollar aplicaciones de IA generativa dentro de Amazon SageMaker Unified Studio. Amazon Bedrock IDE incluye herramientas para crear y personalizar aplicaciones de IA generativa mediante FM y capacidades avanzadas como Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon Bedrock Guardrails, Amazon Bedrock Agents y Amazon Bedrock Flows para crear soluciones personalizadas alineadas con sus requisitos y pautas de IA responsable.
Elegir Descubrir en el menú superior de SageMaker Unified Studio para explorar los modelos de Amazon Bedrock o experimentar con los patios de juegos de modelos.
Crea un proyecto usando el Desarrollo de aplicaciones GenAI perfil para comenzar a construir aplicaciones de IA generativa. Elegir Construir en el menú superior de SageMaker Unified Studio y seleccione agente de chat.
Con Amazon Bedrock IDE, puede crear agentes de chat y bases de conocimientos a partir de sus fuentes de datos patentadas con solo unos pocos clics, lo que permite la generación aumentada de recuperación (RAG). Puede agregar barreras de seguridad para promover interacciones seguras de IA y crear funciones para integrarse con cualquier sistema. Con las funciones integradas de evaluación de modelos, puede probar y optimizar el rendimiento de sus aplicaciones de IA mientras colabora con su equipo. Diseñe flujos de trabajo deterministas impulsados por genAI y, cuando esté listo, comparta sus aplicaciones o indicaciones dentro del dominio o expórtelas para implementarlas en cualquier lugar, todo mientras mantiene el control de su proyecto y los activos del dominio.
Para obtener una descripción detallada de todas las capacidades de Amazon SageMaker, consulte la Guía del usuario de SageMaker Unified Studio.
Empezando
Para comenzar a utilizar SageMaker Unified Studio, los administradores deben completar varios pasos de configuración. Esto incluye configurar AWS IAM Identity Center, configurar la nube privada virtual (VPC) y los roles de AWS Identity and Access Management (IAM) necesarios, crear un dominio SageMaker y habilitar Amazon Q Developer Pro. En lugar de IAM Identity Center, también puede configurar SAML a través de la federación de IAM para la gestión de usuarios.
Una vez configurado el entorno, los usuarios inician sesión a través de la URL del dominio de SageMaker Unified Studio proporcionada con inicio de sesión único. Puede crear proyectos para colaborar con los miembros del equipo, eligiendo entre perfiles de proyectos preconfigurados para diferentes casos de uso. Cada proyecto se conecta a un repositorio Git para el control de versiones e incluye un cuaderno Jupyter unificado de ejemplo para ayudarlo a comenzar.
Para obtener instrucciones de configuración detalladas, consulte la Guía del administrador de SageMaker Unified Studio.
Ahora disponible
La próxima generación de Amazon SageMaker está disponible hoy en las regiones de AWS de EE. UU. Este (Norte de Virginia, Ohio), EE. UU. Oeste (Oregón), Asia Pacífico (Tokio) y Europa (Irlanda). Amazon SageMaker Unified Studio y Amazon Bedrock IDE están disponibles hoy en versión preliminar en estas regiones de AWS. Consulte la lista completa de regiones para futuras actualizaciones.
Para obtener información sobre precios, visite Precios de Amazon SageMaker y Precios de Amazon Bedrock. Para obtener más información, visite Amazon SageMaker, SageMaker Unified Studio y Amazon Bedrock IDE.
Los dominios de vista previa de Amazon Bedrock Studio existentes estarán disponibles hasta el 28 de febrero de 2025, pero no podrá crear nuevos espacios de trabajo. Para experimentar las funciones avanzadas de Bedrock IDE, cree un nuevo dominio de SageMaker siguiendo las instrucciones de la Guía del administrador.
Pruebe el nuevo Amazon SageMaker en la consola hoy y díganos lo que piensa. Enviar comentarios a AWS re: Publicación para Amazon SageMaker o a través de sus contactos habituales de AWS Support.
— Antje
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