Summarize this content to 400 words in Persian Lang
Amazon SageMaker AI یک سرویس یادگیری ماشینی (ML) کاملاً مدیریت شده است که به دانشمندان و توسعه دهندگان داده قدرت می دهد تا به سرعت و با اطمینان مدل های ML را در یک محیط میزبان آماده تولید بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. این پلت فرم انقلابی با ارائه یک رابط کاربر پسند که به طور یکپارچه با محیط های توسعه مختلف ادغام می شود، گردش کار ML را ساده می کند.
مزایای کلیدی آمازون SageMaker AI
مدیریت یکپارچه گردش کار: SageMaker AI یک تجربه رابط کاربری ساده را ارائه می دهد که اجرای جریان های کاری ML را در چندین محیط توسعه یکپارچه (IDE) آسان تر می کند.
مدیریت داده بدون زحمت: با SageMaker AI، کاربران می توانند داده ها را بدون نیاز به ساخت یا مدیریت سرور ذخیره و به اشتراک بگذارند. این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا روی توسعه مشارکتی تمرکز کنند و گردش‌های کاری ML خود را تسریع کنند.
پشتیبانی از الگوریتم انعطاف پذیر: هوش مصنوعی SageMaker از الگوریتم های مدیریت شده ML پشتیبانی می کند که برای محیط های توزیع شده در مقیاس بزرگ بهینه شده اند. همچنین سازگاری داخلی با الگوریتم‌ها و چارچوب‌های سفارشی را ارائه می‌دهد که نیازهای مختلف ML را برآورده می‌کند.
استقرار مقیاس پذیر: تنها در چند مرحله، کاربران می‌توانند مدل‌های ML خود را مستقیماً از کنسول SageMaker AI در محیط‌های امن و مقیاس‌پذیر مستقر کنند.
ویژگی های کلیدی
الگوریتم خود را بیاورید: پشتیبانی از الگوریتم‌ها و چارچوب‌های سفارشی ML، انعطاف‌پذیری در آموزش و استقرار را تضمین می‌کند.
گزینه های آموزشی توزیع شده: بدون در نظر گرفتن اندازه داده ها، گردش کار آموزشی را برای کارایی و مقیاس پذیری بهینه کنید.
توسعه یکپارچه: به طور مشترک جریان های کاری ML را در یک محیط واحد بسازید و توسعه دهید.
تکامل: Amazon SageMaker تبدیل به Amazon SageMaker AI
در 3 دسامبر 2024، Amazon SageMaker رسما به Amazon SageMaker AI تغییر نام داد. این تغییر نام نشان دهنده تعهد آمازون به پیشرفت پلتفرم و در عین حال حفظ سازگاری با ویژگی های موجود است.
نکات کلیدی در مورد تغییر نام:
را حکیم ساز فضاهای نام API، دستورات AWS CLI، خط‌مشی‌های مدیریت‌شده، نقاط پایانی سرویس، منابع CloudFormation، نقش‌های مرتبط با سرویس، و URLهای کنسول/اسناد برای یکپارچه‌سازی یکپارچه بدون تغییر باقی می‌مانند.
همه فضاهای نام قدیمی مانند گذشته به کار خود ادامه خواهند داد و انتقال نرم را برای کاربران فعلی تضمین می کنند.
نسل بعدی Amazon SageMaker
در همان روز، آمازون نسل بعدی پلتفرم Amazon SageMaker را معرفی کرد که داده ها، تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی را در یک تجربه یکپارچه یکپارچه می کند. قابلیت های توسعه یافته عبارتند از:
1. آمازون SageMaker AI
این مؤلفه که قبلاً با نام Amazon SageMaker شناخته می‌شد، همچنان زیرساخت‌ها، ابزارها و گردش‌های کاری کاملاً مدیریت شده را برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های ML و پایه ارائه می‌کند.
2. آمازون SageMaker Lakehouse
دسترسی به داده را در دریاچه های داده آمازون S3، آمازون Redshift و سایر منابع داده برای تجزیه و تحلیل یکپارچه و گردش کار هوش مصنوعی متحد کنید.
3. آمازون SageMaker Data و AI Governance
با کاتالوگ آمازون SageMaker که بر روی Amazon DataZone ساخته شده است، داده ها و هوش مصنوعی را ایمن کشف کنید، مدیریت کنید، و با آنها همکاری کنید.
4. SQL Analytics
از موتور SQL مقرون به صرفه آمازون Redshift استفاده کنید تا اطلاعات ارزشمندی از داده‌های خود بدست آورید.
5. پردازش داده Amazon SageMaker
تجزیه و تحلیل، آماده سازی و ادغام داده ها برای تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب های منبع باز در Amazon Athena، Amazon EMR، و AWS Glue.
6. Amazon SageMaker Unified Studio (پیش نمایش)
با تمام داده ها و ابزارهای خود برای تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی در یک محیط منسجم توسعه دهید.
7. بستر آمازون
با ابزارهای پیشرفته به راحتی برنامه های هوش مصنوعی مولد را بسازید و مقیاس بندی کنید.
قیمت گذاری برای Amazon SageMaker AI
آمازون SageMaker AI قیمت‌های منعطف و قابل پرداخت را ارائه می‌دهد و آن را برای سازمان‌ها در هر اندازه‌ای قابل دسترس می‌سازد. جزئیات قیمت گذاری خاص به ویژگی های انتخاب شده، استفاده از مدل و نیازهای زیرساخت بستگی دارد.
توصیه هایی برای کاربرانی که برای اولین بار استفاده می کنند
برای کاربران جدید، نکات زیر می تواند به به حداکثر رساندن تجربه شما با آمازون SageMaker AI کمک کند:
از کوچک شروع کنید: الگوریتم ها و مجموعه داده های از پیش ساخته شده را آزمایش کنید تا با قابلیت های پلتفرم آشنا شوید.
از SageMaker Studio استفاده کنید: از IDE مبتنی بر وب برای توسعه ML سرتاسر استفاده کنید.
آموزش ها را کاوش کنید: آمازون مستندات و آموزش های گسترده ای را برای راهنمایی کاربران از طریق پلتفرم ارائه می دهد.
با AutoML آزمایش کنید: از SageMaker Autopilot برای ایجاد و استقرار سریع مدل‌ها بدون تخصص عمیق ML استفاده کنید.
مروری بر یادگیری ماشین با هوش مصنوعی Amazon SageMaker
آمازون SageMaker AI نحوه برخورد سازمان‌ها با یادگیری ماشین را دوباره تعریف می‌کند. با ادغام آماده سازی داده ها، آموزش مدل، و استقرار در یک راه حل واحد و مقیاس پذیر، به کاربران اجازه می دهد:
به طور موثر در جریان کار ML همکاری کنید.
از قدرت محیط های توزیع شده برای مجموعه داده های بزرگ استفاده کنید.
انتقال سریع از توسعه به تولید.
آمازون SageMaker AI با قابلیت‌های پیشرفته خود آماده است تا سال‌های آینده یک تغییر دهنده بازی در چشم‌انداز ML باقی بماند.
Amazon SageMaker AI یک سرویس یادگیری ماشینی (ML) کاملاً مدیریت شده است که به دانشمندان و توسعه دهندگان داده قدرت می دهد تا به سرعت و با اطمینان مدل های ML را در یک محیط میزبان آماده تولید بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. این پلت فرم انقلابی با ارائه یک رابط کاربر پسند که به طور یکپارچه با محیط های توسعه مختلف ادغام می شود، گردش کار ML را ساده می کند.
مزایای کلیدی آمازون SageMaker AI
-
مدیریت یکپارچه گردش کار: SageMaker AI یک تجربه رابط کاربری ساده را ارائه می دهد که اجرای جریان های کاری ML را در چندین محیط توسعه یکپارچه (IDE) آسان تر می کند.
-
مدیریت داده بدون زحمت: با SageMaker AI، کاربران می توانند داده ها را بدون نیاز به ساخت یا مدیریت سرور ذخیره و به اشتراک بگذارند. این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا روی توسعه مشارکتی تمرکز کنند و گردش‌های کاری ML خود را تسریع کنند.
-
پشتیبانی از الگوریتم انعطاف پذیر: هوش مصنوعی SageMaker از الگوریتم های مدیریت شده ML پشتیبانی می کند که برای محیط های توزیع شده در مقیاس بزرگ بهینه شده اند. همچنین سازگاری داخلی با الگوریتم‌ها و چارچوب‌های سفارشی را ارائه می‌دهد که نیازهای مختلف ML را برآورده می‌کند.
-
استقرار مقیاس پذیر: تنها در چند مرحله، کاربران می‌توانند مدل‌های ML خود را مستقیماً از کنسول SageMaker AI در محیط‌های امن و مقیاس‌پذیر مستقر کنند.
ویژگی های کلیدی
- الگوریتم خود را بیاورید: پشتیبانی از الگوریتم‌ها و چارچوب‌های سفارشی ML، انعطاف‌پذیری در آموزش و استقرار را تضمین می‌کند.
- گزینه های آموزشی توزیع شده: بدون در نظر گرفتن اندازه داده ها، گردش کار آموزشی را برای کارایی و مقیاس پذیری بهینه کنید.
- توسعه یکپارچه: به طور مشترک جریان های کاری ML را در یک محیط واحد بسازید و توسعه دهید.
تکامل: Amazon SageMaker تبدیل به Amazon SageMaker AI
در 3 دسامبر 2024، Amazon SageMaker رسما به Amazon SageMaker AI تغییر نام داد. این تغییر نام نشان دهنده تعهد آمازون به پیشرفت پلتفرم و در عین حال حفظ سازگاری با ویژگی های موجود است.
نکات کلیدی در مورد تغییر نام:
- را حکیم ساز فضاهای نام API، دستورات AWS CLI، خط‌مشی‌های مدیریت‌شده، نقاط پایانی سرویس، منابع CloudFormation، نقش‌های مرتبط با سرویس، و URLهای کنسول/اسناد برای یکپارچه‌سازی یکپارچه بدون تغییر باقی می‌مانند.
- همه فضاهای نام قدیمی مانند گذشته به کار خود ادامه خواهند داد و انتقال نرم را برای کاربران فعلی تضمین می کنند.
نسل بعدی Amazon SageMaker
در همان روز، آمازون نسل بعدی پلتفرم Amazon SageMaker را معرفی کرد که داده ها، تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی را در یک تجربه یکپارچه یکپارچه می کند. قابلیت های توسعه یافته عبارتند از:
1. آمازون SageMaker AI
این مؤلفه که قبلاً با نام Amazon SageMaker شناخته می‌شد، همچنان زیرساخت‌ها، ابزارها و گردش‌های کاری کاملاً مدیریت شده را برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های ML و پایه ارائه می‌کند.
2. آمازون SageMaker Lakehouse
دسترسی به داده را در دریاچه های داده آمازون S3، آمازون Redshift و سایر منابع داده برای تجزیه و تحلیل یکپارچه و گردش کار هوش مصنوعی متحد کنید.
3. آمازون SageMaker Data و AI Governance
با کاتالوگ آمازون SageMaker که بر روی Amazon DataZone ساخته شده است، داده ها و هوش مصنوعی را ایمن کشف کنید، مدیریت کنید، و با آنها همکاری کنید.
4. SQL Analytics
از موتور SQL مقرون به صرفه آمازون Redshift استفاده کنید تا اطلاعات ارزشمندی از داده‌های خود بدست آورید.
5. پردازش داده Amazon SageMaker
تجزیه و تحلیل، آماده سازی و ادغام داده ها برای تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب های منبع باز در Amazon Athena، Amazon EMR، و AWS Glue.
6. Amazon SageMaker Unified Studio (پیش نمایش)
با تمام داده ها و ابزارهای خود برای تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی در یک محیط منسجم توسعه دهید.
7. بستر آمازون
با ابزارهای پیشرفته به راحتی برنامه های هوش مصنوعی مولد را بسازید و مقیاس بندی کنید.
قیمت گذاری برای Amazon SageMaker AI
آمازون SageMaker AI قیمت‌های منعطف و قابل پرداخت را ارائه می‌دهد و آن را برای سازمان‌ها در هر اندازه‌ای قابل دسترس می‌سازد. جزئیات قیمت گذاری خاص به ویژگی های انتخاب شده، استفاده از مدل و نیازهای زیرساخت بستگی دارد.
توصیه هایی برای کاربرانی که برای اولین بار استفاده می کنند
برای کاربران جدید، نکات زیر می تواند به به حداکثر رساندن تجربه شما با آمازون SageMaker AI کمک کند:
- از کوچک شروع کنید: الگوریتم ها و مجموعه داده های از پیش ساخته شده را آزمایش کنید تا با قابلیت های پلتفرم آشنا شوید.
- از SageMaker Studio استفاده کنید: از IDE مبتنی بر وب برای توسعه ML سرتاسر استفاده کنید.
- آموزش ها را کاوش کنید: آمازون مستندات و آموزش های گسترده ای را برای راهنمایی کاربران از طریق پلتفرم ارائه می دهد.
- با AutoML آزمایش کنید: از SageMaker Autopilot برای ایجاد و استقرار سریع مدل‌ها بدون تخصص عمیق ML استفاده کنید.
مروری بر یادگیری ماشین با هوش مصنوعی Amazon SageMaker
آمازون SageMaker AI نحوه برخورد سازمان‌ها با یادگیری ماشین را دوباره تعریف می‌کند. با ادغام آماده سازی داده ها، آموزش مدل، و استقرار در یک راه حل واحد و مقیاس پذیر، به کاربران اجازه می دهد:
- به طور موثر در جریان کار ML همکاری کنید.
- از قدرت محیط های توزیع شده برای مجموعه داده های بزرگ استفاده کنید.
- انتقال سریع از توسعه به تولید.
آمازون SageMaker AI با قابلیت‌های پیشرفته خود آماده است تا سال‌های آینده یک تغییر دهنده بازی در چشم‌انداز ML باقی بماند.
