El primer día real de Re:Invent 2024 estuvo marcado por una lluvia de anuncios sobre la IA. AWS anunció en particular Sagemaker Unified Studio y Sagemaker Lakehouse para tener una plataforma de inteligencia artificial capaz de superar a Vertex AI de Google Cloud y Azure AI Foundry de Microsoft.
Aparentemente, ha pasado casi una década desde que AWS lanzó su plataforma Sagemaker para ayudar a crear e implementar modelos de ML y luego de IA en las empresas. Excepto que la IA de hace 10 años ya no tiene mucho en común con la IA y sus casos de uso actuales.
Y aunque Sagemaker ha seguido evolucionando y adaptándose, la solución de Amazon ahora se presentaba a menudo como rezagada respecto de la asombrosa popularidad de Vertex AI (la plataforma ML/AI de Google Cloud) y la completa pero reciente plataforma “Azure AI Foundry” de Microsoft.
Por lo tanto, AWS ha trabajado duro para ofrecer, con motivo de su Re:Invent 2024, una importante revisión de Amazon SageMaker que obviamente tiene como objetivo promover el despliegue de casos de uso de IA en las empresas, pero también pretende unificar todas las herramientas de análisis y de IA de una manera coherente. y ambiente integrado.
« El nuevo SageMaker incluye prácticamente todos los componentes necesarios para la exploración, preparación e integración de datos, procesamiento de big data, análisis SQL rápido y desarrollo y capacitación de modelos de aprendizaje automático (ML). , así como el desarrollo de aplicaciones de IA generativa » resume Antje Barth, principal defensora de desarrollo de Gen AI en AWS.
Un estudio unificado…
En el centro de este desarrollo se encuentra Estudio unificado de SageMakeruna nueva interfaz que centraliza el acceso a datos y herramientas de desarrollo. Según Amazon, este rediseño responde a una simple observación: los usuarios de SageMaker ya combinan regularmente herramientas de análisis con desarrollo de IA. La plataforma ahora unifica funcionalidades que antes estaban distribuidas en Amazon Bedrock, EMR, Redshift y AWS Glue.
En su forma, SageMaker Unified Studio también tiene como objetivo facilitar el descubrimiento y el acceso a datos en toda la organización al reducir los silos de datos, reducir el tiempo necesario para acceder a las capacidades de análisis e inteligencia artificial, y fomentar la colaboración interna al facilitar que los equipos colaboren en los datos. y proyectos de IA dentro de un único entorno compartido.
…en una Lakehouse unificadora
El segundo elemento clave de este SageMaker reinventado, la introducción de Casa del lago SageMaker representa un avance significativo en la gestión de datos dentro de este entorno. Esta solución permite a las empresas acceder y analizar sus datos desde diferentes fuentes sin requerir movimientos complejos. “ Amazon SageMaker Lakehouse unifica datos de Amazon S3 y Amazon Redshift para potentes aplicaciones de análisis y IA/ML a partir de una única copia de datos. » explica AWS. Este Lakehouse le permite acceder y consultar datos in situ con herramientas compatibles con Apache Iceberg, proteger datos con permisos granulares e integrar datos casi en tiempo real sin ETL. También ofrece capacidades de consulta federada en fuentes de datos de terceros.
Gobernanza de datos e IA
La gobernanza de datos no se queda atrás Catálogo SageMaker (y estos cientos de modelos aprobados), construidos sobre Zona de datos de Amazonel servicio que garantiza que las personas adecuadas puedan acceder a los datos correctos, de conformidad con las normas de seguridad y ética de la organización. Esta solución permite un control granular del acceso a los modelos y datos de IA, al tiempo que integra barreras de seguridad para evitar sesgos y comportamientos tóxicos de las aplicaciones de IA.
Otro ladrillo rediseñado, Procesamiento de datos de SageMaker le permite analizar, preparar e integrar datos para análisis e inteligencia artificial desde este nuevo entorno unificado utilizando marcos de código abierto y Amazon Athena, Amazon EMR y AWS Glue.
La inteligencia artificial encaja naturalmente en este ecosistema con todas las herramientas útiles para construir, entrenar, personalizar, implementar ML y modelos generativos basados en el entorno tan popular. Roca Amazónica sino también en el asistente de IA” Desarrollador de Amazon Q » aquí completamente integrado para no solo promover el manejo del medio ambiente sino también facilitar el descubrimiento y análisis de datos a partir de indicaciones. Los desarrolladores ahora pueden consultar sus datos en lenguaje natural y obtener respuestas precisas, acompañadas de consultas SQL generadas automáticamente.
Swami Sivasubramanian, vicepresidente de datos e inteligencia artificial de AWS, señala que este desarrollo responde a la creciente convergencia entre análisis e inteligencia artificial. Las empresas necesitan acceso a fuentes de datos cada vez más interconectadas para impulsar sus modelos y análisis de IA.
Esta próxima generación de SageMaker está disponible en varias regiones importantes de AWS, incluidas América del Norte, Europa y Asia Pacífico. AWS también ofrece integraciones sin ETL con varias aplicaciones SaaS, lo que simplifica significativamente la incorporación de datos externos en flujos de trabajo de análisis e inteligencia artificial.
Con este nuevo SageMaker “unificado”, AWS promete a las empresas una experiencia unificada donde los datos, el análisis y la inteligencia artificial convergen en un entorno coherente y seguro. Una propuesta que sólo puede atraer a las empresas…
Lea también:
Re:Invent 2024: Amazon AWS anuncia Trainium3 y el ultraclúster Rainier para IA
Re:Invent 2024: Amazon presenta Nova, una nueva familia de modelos de IA multimodal
Re:Invent 2024: Frugalidad, refrigeración líquida, IA… ¡AWS optimiza la infraestructura de sus centros de datos con un PUE de 1,04!
Amazon vuelve a invertir 4.000 millones de dólares en Anthropic
[
