Amazon SageMaker 开发人员资源

使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型

提升效率：

• Amazon SageMaker Processing – 完全托管式数据处理和模型评测

• Amazon SageMaker Experiments – 组织、跟踪和比较您的机器学习训练

• Amazon SageMaker Autopilot – 自动创建具有全面管理和可见性的高质量机器学习模型

• Amazon SageMaker Debugger – 调试您的机器学习模型

• 使用 Amazon SageMaker Operators 简化 Kubernetes 上的机器学习推理

优化成本：

• 使用 Amazon SageMaker 多模型端点节省推理成本

• 托管的竞价型训练：最多节省 90% 的 Amazon SageMaker 训练作业费用

• 使用 Amazon SageMaker 降低机器学习的总拥有成本并提高生产效率

Amazon SageMaker 与其他亚马逊云科技服务集成：

• 使用 Amazon Athena 从 SageMaker Notebooks 中运行 SQL 查询

• 推出 Amazon SageMaker Operators for Kubernetes

• 亚马逊云科技如何让每位开发人员和商业智能分析师都能使用机器学习技术

• 使用适用于 Amazon SageMaker 的 Amazon Step Functions 数据科学软件开发工具包自动进行模型重新训练和部署

相关发布系列：

• 现已在 Amazon Sagemaker 上推出：深度图库

• Amazon Sagemaker Studio：第一个适用于机器学习的完全集成式开发环境

• 使用 Amazon SageMaker 运行分布式 TensorFlow 训练