Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito di machine learning (ML) pensato per data scientist, ingegneri ML e sviluppatori che desiderano creare, addestrare e distribuire modelli su larga scala. Supporta un’ampia gamma di casi d’uso, dal ML tradizionale all’intelligenza artificiale generativa, ed è adatto ad aziende di ogni dimensione, in particolare quelle operanti in settori regolamentati o con esigenze avanzate di MLOps. Tra le sue funzionalità principali: automazione della creazione dei modelli, ambienti di sviluppo integrati e strumenti per l’individuazione di bias e l’interpretazione dei modelli. SageMaker semplifica il ciclo di vita del ML, velocizzando il rilascio e migliorando la gestione dei modelli.

Quali sono le funzionalità principali di Amazon SageMaker?

Ambienti di sviluppo integrati per diversi profili utente

Amazon SageMaker offre diversi ambienti IDE adatti a vari livelli di esperienza:

• SageMaker Studio: IDE web compatibile con JupyterLab, RStudio e Visual Studio Code, per scrivere, testare e fare debug del codice ML.

• SageMaker Canvas: Interfaccia no-code che permette agli analisti aziendali di costruire modelli ML tramite strumenti visivi.

• SageMaker Studio Lab: Servizio gratuito basato su JupyterLab, utile per sperimentazione e apprendimento.

Questi ambienti promuovono la collaborazione tra team tecnici e non tecnici e accelerano la creazione dei modelli.

AutoML con SageMaker Autopilot

SageMaker Autopilot automatizza la costruzione, l’addestramento e l’ottimizzazione dei modelli ML:

• Pre-elabora automaticamente i dati e seleziona gli algoritmi più adatti.

• Fornisce trasparenza mostrando il codice e i parametri generati.

• Supporta attività di classificazione e regressione.

Consente di creare modelli efficaci anche senza competenze approfondite di ML.

Addestramento e inferenza su larga scala con SageMaker HyperPod

SageMaker HyperPod è pensato per addestrare modelli di grandi dimensioni in modo efficiente:

• Supporta l’addestramento distribuito, riducendo i tempi fino al 40%.

• Offre un ambiente ML resiliente e sempre attivo per sviluppare modelli complessi come LLM o modelli di diffusione.

• Integrato con SageMaker Studio per monitorare risorse e metriche hardware.

HyperPod migliora l’utilizzo delle risorse e riduce i tempi di sviluppo.

Strumenti MLOps per la gestione del ciclo di vita del modello

SageMaker fornisce una suite completa di strumenti per implementare pratiche MLOps:

• SageMaker Pipelines: Automatizza i workflow ML, dalla preparazione dati al deployment.

• SageMaker Model Registry: Gestione delle versioni dei modelli e dei flussi di approvazione.

• SageMaker Model Monitor: Monitoraggio continuo della qualità del modello in produzione.

• SageMaker Clarify: Rileva bias nei dati e nei modelli, offrendo spiegazioni delle previsioni.

Questi strumenti assicurano la coerenza e la conformità dei modelli nel tempo.

Gestione centralizzata delle feature con SageMaker Feature Store

SageMaker Feature Store è un archivio centralizzato per le feature ML:

• Supporta dati batch e in streaming da diverse sorgenti.

• Garantisce coerenza tra addestramento e inferenza.

• Consente gestione e riutilizzo delle feature tramite SageMaker Studio.

Centralizzando le feature, si migliora la collaborazione e la qualità dei modelli.

Perché scegliere Amazon SageMaker?

• Supporto completo al ciclo ML: strumenti per ogni fase, dalla preparazione dei dati al monitoraggio post-deployment.

• Scalabilità e flessibilità: adatto a ogni tipo di carico di lavoro, dai test iniziali alla produzione su larga scala.

• Integrazione con l’ecosistema AWS: compatibile con servizi come S3, EC2, Lambda per archiviazione, calcolo e deploy.

• Sicurezza e conformità: progettato per settori regolamentati grazie a certificazioni e controlli di sicurezza.

• Efficienza nei costi: modello di pagamento a consumo e opzioni serverless per ottimizzare le risorse.