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基于开放湖仓架构的统一数据与 AI 平台，用于工程、分析、机器学习和受治理的 AI 智能体。
AI研究与数据工具免费增值
AI 智能体构建工具
- 产品简介
- 集成的 AWS 平台，用于构建、训练和部署机器学习模型及基础模型，并提供统一的数据、分析和 SQL 访问。
- 收录时间
- 2026/10/29
- 价格类型
- 付费
- 官方信息
- 官网、公司与支持信息 ↗
产品概览
Amazon SageMaker 是什么？
Amazon SageMaker 是 AWS 机器学习平台的下一代版本，通过统一的数据访问，将机器学习和分析能力整合到一体化体验中。借助 SageMaker AI，团队可以使用完全托管的基础设施、工具和工作流（如 HyperPod、JumpStart 和 MLOps）来构建、训练和部署模型，包括基础模型。SageMaker Unified Studio 提供单一开发环境，用于模型开发、生成式 AI、数据处理和 SQL 分析，并由 Amazon Q Developer 加速。SageMaker Catalog 增加了治理和协作功能，而 SageMaker Lakehouse 统一了对 Amazon S3 数据湖、Amazon Redshift 数据仓库以及第三方或联合数据源的访问。它面向需要受治理、可扩展的 AI 和分析工作流的数据科学家、开发人员和企业。可通过 AWS 按需付费定价访问。
如何使用 Amazon SageMaker
- 1
创建 AWS 账户
注册 AWS 账户以访问 Amazon SageMaker 及相关 AWS 服务。
- 2
打开 SageMaker Unified Studio
使用统一开发环境，在一个地方处理数据、分析和 AI 工具。
- 3
构建和训练模型
使用 JumpStart 和 HyperPod 等 SageMaker AI 工具来开发和训练机器学习模型，包括基础模型。
- 4
部署和治理
使用托管基础设施部署模型，并使用 SageMaker Catalog 对数据和 AI 资产进行治理和协作。
Amazon SageMaker 核心功能
使用完全托管的基础设施构建、训练和部署机器学习模型，包括基础模型
SageMaker Unified Studio 用于模型开发、生成式 AI、数据处理和 SQL 分析
SageMaker AI 工具包括 HyperPod、JumpStart 和 MLOps
SageMaker Catalog 用于对数据和 AI 进行安全发现、治理和协作
SageMaker Lakehouse 统一访问 S3 数据湖、Redshift 数据仓库和联合数据源
由 Amazon Q Developer 加速
Amazon SageMaker 使用场景
大规模训练和部署机器学习模型
构建和自定义生成式 AI 及基础模型应用
在同一环境中运行 SQL 分析与 AI 开发
跨团队治理和协作处理数据和 AI 资产
Amazon SageMaker 常见问题
它是 AWS 用于数据、分析和 AI 的集成平台，将机器学习开发、生成式 AI、数据处理和 SQL 分析与统一数据访问相结合。
SageMaker AI 包含 HyperPod、JumpStart 和 MLOps 等工具，用于使用托管基础设施构建、训练和部署模型。
它是一个单一开发环境，用于借助数据和工具进行分析和 AI 构建，并由 Amazon Q Developer 加速。
SageMaker Catalog 构建于 Amazon DataZone 之上，让团队能够安全地发现、治理和协作处理数据和 AI 资产。
它统一了对 Amazon S3 数据湖、Amazon Redshift 数据仓库以及第三方或联合数据源的数据访问。
AWS 通常采用按需付费定价，只需为使用的服务付费，无需长期合同。具体的 SageMaker 费率列在 SageMaker 定价页面上。
可以，AWS 定价计算器可让您估算单个或多个价格，并为完整解决方案建模。
AWS 文档可在 docs.aws.amazon.com 获取，涵盖 SageMaker 和其他 AWS 服务。
Amazon SageMaker 官方信息
- 公司
- Amazon Web Services
- 官网
- https://aws.amazon.com/sagemaker
- 文档
- https://docs.aws.amazon.com/
- 联系
- https://aws.amazon.com/contact-us/
Amazon SageMaker 价格方案
AWS 对大多数服务采用按需付费定价，无需长期合同。具体的 SageMaker 费率列在 SageMaker 定价页面上，可使用 AWS 定价计算器进行估算。
最新价格请以官网为准。
用户评价
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