Amazon’un bulut bilişim bölümü Amazon Web Services’in (AWS), yapay zeka modelleri oluşturma, eğitme ve dağıtma platformu SageMaker’ı duyurmasının üzerinden neredeyse on yıl geçti. Önceki yıllarda AWS, SageMaker’ın yeteneklerini büyük ölçüde genişletmeye odaklanmışken, bu yıl amaç daha verimli hale getirmekti.
AWS, re:Invent 2024 konferansında, kuruluş genelindeki verileri bulup verilerle çalışabileceğiniz tek yer olan SageMaker Unified Studio’yu tanıttı. SageMaker Unified Studio, müşterilerin modeller oluşturmak için verileri keşfetmesine, hazırlamasına ve işlemesine yardımcı olmak amacıyla mevcut SageMaker Studio da dahil olmak üzere diğer AWS hizmetlerinden araçları bir araya getirir.
AWS Veri ve Yapay Zekadan Sorumlu Başkan Yardımcısı Swami Sivasubramanian, yaptığı açıklamada, “Müşterilerin verileri giderek birbirine bağlı şekillerde kullanmasıyla birlikte, analitik ve yapay zekanın yakınsadığını görüyoruz” dedi. “Yeni nesil SageMaker, müşterilere veri işleme, makine öğrenimi modeli geliştirme ve eğitimi ve üretken yapay zeka için ihtiyaç duydukları tüm araçları doğrudan SageMaker’da sağlayacak yetenekleri bir araya getiriyor.”
Müşteriler, SageMaker Unified Studio’yu kullanarak verileri, modelleri, uygulamaları ve diğer yapıları ekip üyeleriyle veya daha geniş bir kuruluşla yayınlayabilir ve paylaşabilirler. Hizmet, veri güvenliği kontrolleri ve ayarlanabilir izinlerin yanı sıra AWS’nin Bedrock model geliştirme platformuyla entegrasyonları da sunar.
Yapay zeka, SageMaker Unified Studio’da yerleşiktir; daha spesifik olmak gerekirse, Amazon’un kodlama sohbet robotu Q Developer. SageMaker Unified Studio’da Q Developer, “Ürün satışları hakkında daha iyi bir fikir edinmek için hangi verileri kullanmalıyım?” gibi soruları yanıtlayabilir. veya “Ürün kategorisine göre toplam geliri hesaplamak için SQL oluşturun.”
AWS’yi şu blog yazısında açıkladı: “Q Developer [can] SageMaker Unified Studio’da veri keşfi, kodlama, SQL oluşturma ve veri entegrasyonu gibi geliştirme görevlerini destekleyin.
AWS, SageMaker Unified Studio’nun ötesinde, SageMaker ürün ailesine iki küçük eklemeyi kullanıma sundu: SageMaker Catalog ve SageMaker Lakehouse.
SageMaker Kataloğu, yöneticilerin ayrıntılı kontrollere sahip tek bir izin modeli kullanarak SageMaker’daki AI uygulamaları, modelleri, araçları ve verileri için erişim politikalarını tanımlamasına ve uygulamasına olanak tanır. Bu arada SageMaker Lakehouse, SageMaker ve diğer araçlardan AWS veri göllerinde, veri ambarlarında ve kurumsal uygulamalarda depolanan verilere bağlantılar sağlar.
AWS, SageMaker Lakehouse’un Apache Iceberg standartlarıyla uyumlu tüm araçlarla çalıştığını söylüyor; Apache Iceberg, büyük analitik tablolar için açık kaynak formatıdır. Yöneticiler isterlerse SageMaker Lakehouse’un dokunduğu tüm analiz ve yapay zeka araçlarındaki verilere erişim kontrolleri uygulayabilir.
İlgili bir gelişmede, SageMaker’ın artık yeni entegrasyonlar sayesinde hizmet olarak yazılım uygulamalarıyla daha iyi çalışması bekleniyor. SageMaker müşterileri, önce verileri ayıklamak, dönüştürmek ve yüklemek zorunda kalmadan Zendesk ve SAP gibi uygulamalardaki verilere erişebilir.
AWS, “Müşteriler birden fazla veri gölünün yanı sıra bir veri ambarına yayılmış verilere sahip olabilir ve tüm bu verileri birleştirmenin basit bir yolundan yararlanabilirler” diye yazdı. “Artık müşteriler, SQL analitiği, geçici sorgulama, veri bilimi, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka gibi kullanım örneklerini desteklemek için, fiziksel olarak nasıl ve nerede depolanırsa depolansın, verileri üzerinde tercih ettikleri analitik ve makine öğrenimi araçlarını kullanabilirler. ”
