Punteggio dei prezzi

8.6

Profilo prezzi di Amazon SageMaker

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico in modo rapido e semplice su qualsiasi scala. Amazon SageMaker elimina tutte le barriere che in genere rallentano gli sviluppatori che vogliono utilizzare l'apprendimento automatico.

Punti di forza

Flusso di lavoro di apprendimento automatico end-to-end

SageMaker offre una suite completa di strumenti per l'intero ciclo di vita dell'apprendimento automatico, tra cui l'etichettatura dei dati, la creazione di modelli, l'addestramento, la valutazione e la distribuzione.

L'uomo nel circuito

Sfruttare la potenza del feedback umano in tutto il ciclo di vita del ML per migliorare l'accuratezza e la pertinenza dei FM con funzionalità human-in-the-loop.

Algoritmi integrati e modelli precostituiti

SageMaker è dotato di un'ampia selezione di algoritmi di apprendimento automatico integrati e di modelli pre-addestrati. Ciò consente agli utenti di applicare rapidamente algoritmi come XGBoost, K-means clustering, DeepAR (per le previsioni) e altri ancora.

Panoramica del prodotto

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Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito di Amazon Web Services (AWS) che consente a sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico in modo rapido e semplice.

SageMaker semplifica il ciclo di vita end-to-end dell'apprendimento automatico (ML), dalla preelaborazione dei dati alla distribuzione dei modelli, e fornisce una serie di strumenti e framework che aiutano ad automatizzare e ottimizzare il flusso di lavoro dell'apprendimento automatico.

APPROFONDIMENTI

Le nostre opinioni sui prezzi di Amazon SageMaker

01

Prova gratuita

02

Opzioni personalizzate

03

Piani di risparmio

Modelli di prezzo disponibili

Quanto costa Amazon SageMaker?

L'utilizzo di SageMaker Studio non comporta costi aggiuntivi. L'utente paga solo i costi di calcolo e di archiviazione dei servizi che utilizza all'interno di SageMaker Studio.

Cosa dicono gli utenti dei prezzi di Amazon SageMaker

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Muhamamd U.

Non riesco a fare una stima del calcolo del prezzo. Anche se esiste uno strumento chiamato calcolatore dei prezzi AWS, l'elenco delle configurazioni disponibili non mostra il numero di configurazioni che è possibile selezionare durante la configurazione delle istanze di Studio e Notebook.

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Gourav J.

Utilizzo esclusivamente Amazon SageMaker sia per uso professionale che personale. La varietà di applicazioni rende pratico il lavoro di apprendimento automatico. Le funzioni di training e canvas che utilizzo da tempo rendono le mie attività di ML più veloci e produttive.

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Utente verificato nei servizi finanziari

SageMaker rende molto semplice la formazione e la distribuzione dei modelli. L'infrastruttura gestita ci permette di concentrarci sulla logica aziendale senza doverci occupare di aspetti quali la gestione dei cluster, l'autoscaling, ecc.

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Krishna K.

Anche se otteniamo calcoli a costi ragionevoli, l'onere di eseguire un modello di grandi dimensioni spetta agli utenti. Quando si eseguono modelli più grandi solo per fare dei test, si attirano dei costi aggiuntivi. Sebbene Sagemaker sia facile da usare, la responsabilità della gestione dei costi spetta agli utenti.

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Shyam P.

Mi piace la creazione di endpoint in grado di inferenza il nostro modello attraverso la funzione lambda. Insieme a Sagemaker ho usato anche API gateway per utilizzare il modello in ambiente locale.

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Muhamamd U.

Non riesco a fare una stima del calcolo del prezzo. Anche se esiste uno strumento chiamato calcolatore dei prezzi AWS, l'elenco delle configurazioni disponibili non mostra il numero di configurazioni che è possibile selezionare durante la configurazione delle istanze di Studio e Notebook.

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Krishna K.

Anche se otteniamo calcoli a costi ragionevoli, l'onere di eseguire un modello di grandi dimensioni spetta agli utenti. Quando si eseguono modelli più grandi solo per fare dei test, si attirano dei costi aggiuntivi. Sebbene Sagemaker sia facile da usare, la responsabilità della gestione dei costi spetta agli utenti.

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Gourav J.

Utilizzo esclusivamente Amazon SageMaker sia per uso professionale che personale. La varietà di applicazioni rende pratico il lavoro di apprendimento automatico. Le funzioni di training e canvas che utilizzo da tempo rendono le mie attività di ML più veloci e produttive.

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Shyam P.

Mi piace la creazione di endpoint in grado di inferenza il nostro modello attraverso la funzione lambda. Insieme a Sagemaker ho usato anche API gateway per utilizzare il modello in ambiente locale.

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Utente verificato nei servizi finanziari

SageMaker rende molto semplice la formazione e la distribuzione dei modelli. L'infrastruttura gestita ci permette di concentrarci sulla logica aziendale senza doverci occupare di aspetti quali la gestione dei cluster, l'autoscaling, ecc.

Valutazione dei prezzi di Amazon SageMaker

Scalabilità: 4.8/5

Amazon SageMaker consente di scalare i carichi di lavoro ML in base alla domanda, permettendo di eseguire lavori di formazione o di distribuire modelli a una frazione del costo rispetto all'infrastruttura tradizionale on-premise. Il prezzo pay-as-you-go di SageMaker garantisce l'efficienza dei costi.

Gestione dei modelli integrata: 4.7/5

SageMaker fornisce un repository centralizzato per la gestione dei modelli e degli esperimenti, rendendo più facile tenere traccia delle versioni e distribuire il modello migliore alla produzione.

Collaborazione: 4.9/5

SageMaker si integra con altri servizi AWS come Amazon S3 per lo storage, AWS Lambda per le funzioni serverless e AWS Glue per l'ETL. Inoltre, supporta una facile condivisione e collaborazione con altri membri del team attraverso l'ambiente SageMaker Studio.

FAQ sui prezzi di Amazon SageMaker

Che cos'è Amazon SageMaker?

SageMaker è un servizio completamente gestito per preparare i dati e costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico (ML) per qualsiasi caso d'uso con infrastruttura, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti.

Qual è la disponibilità del servizio di SageMaker?

SageMaker è progettato per un'elevata disponibilità. Non ci sono finestre di manutenzione o tempi di inattività programmati. Le API di SageMaker vengono eseguite nei data center ad alta disponibilità collaudati da Amazon, con la replica dello stack di servizi configurata su tre strutture in ogni regione per garantire la tolleranza ai guasti in caso di guasto del server o di interruzione della zona di disponibilità.

E se ho un mio notebook, un ambiente di formazione o di hosting?

SageMaker offre un flusso di lavoro completo, ma è possibile continuare a utilizzare gli strumenti esistenti con SageMaker. È possibile trasferire facilmente i risultati di ogni fase all'interno e all'esterno di SageMaker in base alle esigenze aziendali.

In che modo SageMaker Clarify migliora la spiegabilità dei modelli?

SageMaker Clarify è integrato con SageMaker Experiments per fornire un grafico dell'importanza delle caratteristiche che illustra l'importanza di ciascun input per il processo decisionale complessivo del modello dopo che questo è stato addestrato. Questi dettagli possono aiutare a determinare se un particolare input del modello ha un'influenza maggiore del dovuto sul comportamento complessivo del modello. SageMaker Clarify rende inoltre disponibili le spiegazioni per le singole previsioni attraverso un'API.