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大規模言語モデルQiita 機械学習掲載日時: 2026年11月14日 16:00

Amazon SageMaker AI 2024年12月に改称された

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Amazon SageMaker AI 2024年12月に改称された

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Amazon SageMaker AIは2024年12月にAmazon SageMakerから改称されたAWSのマネージドサービスである。

  2. なぜ重要か

    需要予測や不正検知などの予測モデルを構築するチームが、トレーニング用サーバーやストレージ、モデル提供環境を自前で用意せずに済むようにするサービスだ。

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背景と解説

SageMaker AIは、既製の基盤モデル上で生成AIを扱うBedrockに対する、カスタムモデル向けの counterpart だ。この住み分けは重要で、Bedrockの利用者は通常モデルをトレーニングせず、SageMaker AIの利用者はトレーニングジョブや評価、導入環境を自ら管理する。2024年12月の改称はSageMakerブランドも広げた。「Amazon SageMaker」は現在、データ分析やデータ管理を含むより広いプラットフォームを指す。そのプラットフォーム内では実務的な変化も起きている。長年提供されてきた機能のいくつかは新規顧客の受け付けを終了するか、他のツールに統合された。Data WranglerはCanvasに統合され、Autopilotの画面ベースの機能はAPIが引き続き利用できる一方でCanvasに移った。Studio Classicや非推奨機能に基づく古いチュートリアルを追う人は、新たなシステムを始める前に現在の提供状況を確認すべきだ。

よくある質問
SageMaker AIはAmazon Bedrockとどう違うのか?
Bedrockは主に既存の基盤モデル上で生成AIアプリケーションを構築するためのもので、SageMaker AIは自社データで独自の機械学習モデルを開発・運用するためのものだ。
新規顧客の受け付けを終了したSageMaker AIの機能はまだ使えるのか?
Clarify、Ground Truth、Model Monitorは新規顧客の受け付けを終了したが、既存顧客は引き続き利用できる。新規開発ではオープンソースや他のAWSツールが代替となる。
導入したモデルの主な推論オプションは?
SageMaker AIはリアルタイム推論、サーバーレス推論、非同期推論に加えバッチ変換を提供しており、レイテンシーやトラフィック、データ量の要件に応じて選ぶ。
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