2024年12月3日付けで「SageMaker」から「SageMaker AI」に改名しています。
個人的には結構慣れた名前だったので改名してそこそこ驚いています（Azureは「Azure AI Studio」を「Azure AI Foundry」という大胆な改名をしているのでそれよりかは全然覚えやすい）。
改名に関する公式の説明があったので紹介します。
Amazon SageMaker AI とは？
Amazon SageMaker AI は、完全マネージドの機械学習 (ML) サービスです。SageMaker AI を使用することで、データサイエンティストや開発者は、ML モデルを迅速かつ自信を持って構築、トレーニングし、本番環境に適したホスト環境にデプロイできます。SageMaker AI は、複数の統合開発環境 (IDE) にわたる ML ワークフローを実行するための UI 経験を提供し、ML ツールを利用可能にします。
SageMaker AI を使用すると、独自のサーバーを構築・管理することなくデータを保存・共有できます。これにより、組織や個人は ML ワークフローの共同作業と開発により多くの時間を割くことができ、早期に進めることが可能です。SageMaker AI は、非常に大規模なデータに対して効率的に動作するマネージド ML アルゴリズムを提供し、分散環境で動作します。また、独自アルゴリズムやフレームワークを使用できる柔軟な分散トレーニングオプションを備えています。SageMaker AI コンソールから数ステップで、安全でスケーラブルな環境にモデルをデプロイできます。
トピック
- Amazon SageMaker AI の改名
- Amazon SageMaker と Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker AI の料金
- 初めて Amazon SageMaker AI を使用する際の推奨事項
- Amazon SageMaker AI を使用した機械学習の概要
- Amazon SageMaker AI の機能
Amazon SageMaker AI の改名
2024 年 12 月 3 日に、Amazon SageMaker は Amazon SageMaker AI に改名されました。この名称変更は、既存の Amazon SageMaker の機能には適用されません。
レガシーネームスペースは変更されません
以下の sagemaker API ネームスペースおよび関連ネームスペースは、後方互換性を保つために変更されません：
- AWS CLI コマンド
- AmazonSageMaker プレフィックスを含むマネージドポリシー
- sagemaker を含むサービスエンドポイント
- AWS::SageMaker プレフィックスを含む AWS CloudFormation リソース
- AWSServiceRoleForSageMaker を含むサービスリンクロール
- sagemaker を含むコンソール URL
- sagemaker を含むドキュメント URL
Amazon SageMaker と Amazon SageMaker AI
2024 年 12 月 3 日、Amazon は次世代の Amazon SageMaker をリリースしました。
Amazon SageMaker は、データ、分析、および AI のための統合プラットフォームです。AWS の機械学習および分析機能を統合し、すべてのデータに統一されたアクセスを提供することで、分析と AI の統合されたエクスペリエンスを提供します。
Amazon SageMaker の機能
- Amazon SageMaker AI (旧称 Amazon SageMaker)：完全マネージドのインフラストラクチャ、ツール、およびワークフローを使用して ML モデルおよび基盤モデルを構築、トレーニング、デプロイ
- Amazon SageMaker Lakehouse：Amazon S3 データレイク、Amazon Redshift、その他のデータソースを横断するデータアクセスを統一
- Amazon SageMaker Data and AI Governance：Amazon DataZone を基盤に構築された Amazon SageMaker Catalog を使用して、データと AI を安全に発見、管理、共同作業
- SQL Analytics：Amazon Redshift を使用した最も費用対効果の高い SQL エンジンでのインサイトの獲得
- Amazon SageMaker Data Processing：Amazon Athena、Amazon EMR、および AWS Glue のオープンソースフレームワークを使用して、データの分析、準備、統合
- Amazon SageMaker Unified Studio (プレビュー)：すべてのデータおよび分析と AI のためのツールを 1 つの開発環境で構築
- Amazon Bedrock：生成型 AI アプリケーションを構築およびスケール
詳細については、Amazon SageMaker を参照してください。
Amazon SageMaker AI の料金
AWS 無料利用枠の制限および SageMaker AI の使用に伴うコストに関する詳細は、Amazon SageMaker AI の料金 を参照してください。