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Endpoints de SageMaker IA da Amazon
O Amazon SageMaker AI é um serviço gerenciado de ML que ajuda você a criar e treinar modelos e depois implantá-los em um ambiente hospedado pronto para produção. Ao contrário do Amazon SageMaker AI Canvas, você não tem a opção de usar um ready-to-use modelo em SageMaker IA. Na SageMaker IA, você é responsável por fornecer os dados de amostra e treinar o modelo. Isso proporciona mais controle, mas também mais sobrecarga operacional e responsabilidade.
Você pode implantar um modelo personalizado na SageMaker IA como um endpoint em tempo real ou sem servidor. Como alternativa, você pode usar a transformação em lote, dependendo das demandas do seu aplicativo. Mesmo que um modelo não seja implantado como um endpoint de SageMaker IA, o artefato do modelo que a SageMaker IA produz pode ser usado para uma implantação personalizada. Para ver exemplos de modelos de classificação de imagens de SageMaker IA, consulte os seguintes recursos sobre GitHub:
Depois que um modelo é treinado, você pode usar o SageMaker AI Neo para compilar o modelo e torná-lo mais eficiente computacionalmente. O Neo otimiza automaticamente o Gluon, o KerasMXNet, PyTorch,, TensorFlow, TensorFlow -Lite e ONNX os modelos para inferência em máquinas Android, Linux e Windows. Para obter mais informações, consulte Otimizar o desempenho do modelo usando o Neo.
A seguir estão as vantagens da SageMaker IA:
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Controle total da arquitetura do modelo, objetivo e procedimento de treinamento
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Capacidade de selecionar o tipo de instância para suas implantações de endpoint
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Capacidade de compilar um modelo com o SageMaker AI Neo para uma implantação eficiente
A seguir estão as desvantagens da SageMaker IA:
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A configuração manual exige mais trabalho do que abordagens automatizadas
Para obter mais informações sobre SageMaker IA, consulte o seguinte:
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Comece a usar o Guia do Desenvolvedor de SageMaker IA
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Visão geral do aprendizado de máquina com o Amazon SageMaker AI no Guia do desenvolvedor de SageMaker IA
