Takaisin kehityskeskukseen
Cloud Data & AI
AWS Datan käsittely ja AI/ML (SageMaker)
AWS:n datatekniikan ja AI/ML-palvelut SageMakerin avulla. Rakenna dataputkia, kouluta malleja ja ota ML käyttöön laajassa mittakaavassa AWS-natiivien data- ja AI-palveluiden avulla.
Aloita10+
Rakennetut dataputket
45%
Kustannussäästöt keskim.
1TB+
Käsitelty data
99.5%
Mallin tarkkuus
Palvelukategoria
AWS Data- ja AI-tekniikka
Ihanteellinen
Datavetoiset yritykset, jotka rakentavat analytiikka-alustoja, ML-putkia tai GenAI-ominaisuuksia AWS:ssä.
Aikataulu
4 – 10 viikkoa
Miksi valita MicrocosmWorks AWS Datan ja AI:n kumppaniksi?
AWS tarjoaa laajimman valikoiman data- ja ML-palveluita, mutta oikeiden valinta ja niiden tehokas yhdistäminen vaatii syvällistä asiantuntemusta. Suunnittelemme päästä päähän dataplatformeja AWS:ssä – aina syöttöputkista ja data lakeista mallien koulutukseen SageMakerin avulla ja reaaliaikaisiin inferenssipäätepisteisiin – kaikki asianmukaisella hallinnolla ja kustannussäädöillä.
AWS Data & AI -osaamisemme
- Data Lake -arkkitehtuuri – Suunnittele S3-pohjaisia data lakeja Lake Formation -hallinnalla, Glue-luetteloilla ja Athenalla palvelimettomaan analytiikkaan.
- ETL-putkien kehitys – Rakenna skaalautuvia dataputkia Glue, Step Functions ja Kinesis -palveluilla erä- ja reaaliaikaiseen tiedonkäsittelyyn.
- SageMaker ML-alusta – Perusta päästä päähän ML-työnkulkuja: tiedon luokittelu, mallin koulutus, hyperparametrien viritys ja mallin käyttöönotto SageMakerin avulla.
- Reaaliaikainen ML-inferenssi – Ota mallit käyttöön reaaliaikaisina päätepisteinä, erämuunnostöinä tai palvelimettomana inferenssinä automaattisella skaalauksella ja A/B-testauksella.
- Datanhallinta – Toteuta tietojen laadun tarkistukset, tiedon alkuperän seuranta, käyttöoikeuksien hallinta ja vaatimustenmukaisuuden merkintä koko data-alustalla.
- GenAI-integraatio – Integroi Bedrock-perusmallit ja mukautetut hienosäädetyt mallit tuotantosovelluksiin RAG-mallien avulla.
AWS-spesifi teknologia-pino
Rakennamme AWS:n dataekosysteemin päälle: S3 ja Lake Formation tallennusta varten, Glue ja Kinesis käsittelyä varten, Redshift ja Athena analytiikkaa varten, SageMaker ML:ää varten ja Bedrock generatiivista AI:ta varten – kaikki Step Functionsin orkestroimana ja CloudWatchin sekä SageMaker Model Monitorin valvomana.
Kenelle tämä on tarkoitettu
Datavetoiset yritykset, jotka haluavat rakentaa analytiikka-alustoja, ML-putkia tai GenAI-ominaisuuksia AWS:ssä. Olitpa sitten aloittamassa datamatkaasi tai skaalaamassa olemassa olevaa ML-toimintoa, me tuomme arkkitehtuuriosaamisen, jolla maksimoidaan datainvestointiesi ROI.
Prosessimme
1
Tiedon arviointi
Kartoita tietolähteet, arvioi laatu, määrittele analytiikkavaatimukset ja tunnista ML-mahdollisuudet.
2
Alustan arkkitehtuuri
Suunnittele data lake -arkkitehtuuri, putkilinjojen topologia, ML-työnkulku ja hallintakehys.
3
Putkilinjan toteutus
Rakenna syöttöputket, muunnostyöt, tiedon laadun tarkistukset ja luetteloiden hallinta.
4
ML-kehitys
Kouluta malleja, optimoi hyperparametrit, ota käyttöön inferenssipäätepisteet ja toteuta valvonta.
5
Tuotanto-operaatiot
Perusta MLOps-käytännöt, dataputkien valvonta, mallin uudelleenkoulutuksen laukaisijat ja kustannushallinta.
Teknologiapino
Data & tallennus
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Suoratoisto & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Hallinta
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Toimialat, joita palvelemme
FinTechTerveydenhuoltoVähittäiskauppaAd TechLogistiikkaValmistus
Valmis rakentamaan AWS Datan ja AI:n päälle?
Suunnitellaan dataplatformisi ja ML-putkesi AWS:ssä – raakadatasta tuotantomalleihin.
Usein kysytyt kysymykset
MicrocosmWorks on erikoistunut SageMakeriin mallien koulutukseen ja käyttöönottoon, Glue:hun ja EMR:ään ETL-käsittelyyn, Redshiftiin ja Athenaan analytiikkaan, Kinesis-palveluun suoratoistoon sekä Step Functions -palveluun ML-putkien orkestrointiin koko data engineeringin elinkaaren ajan.
AWS SageMaker - ja datasuunnittelun konsultointi on saatavilla hintaan 30-50 $/tunti, kattaen mallin koulutusputken pystytyksen, päätepisteen käyttöönoton, feature store -ratkaisut ja integroinnin olemassa olevaan data-infrastruktuuriinne.
Kyllä, rakennamme tuotannon ML-putkia käyttäen SageMaker Pipelinesia automaattisella tiedon esikäsittelyllä, hajautetulla koulutuksella, hyperparametrien virityksellä, mallin arvioinnilla, mallirekisterillä ja A/B-testauksen käyttöönotolla reaaliaikaisilla ja eräpohjaisilla päättelyrajapinnoilla.
Ehdottomasti. MicrocosmWorks suunnittelee S3-pohjaisia datajärviä Glue-crawlereilla, ETL-töillä ja Data Catalogilla, implementoi Lake Formationin hallintaa varten ja rakentaa feature engineering -putkia, jotka syöttävät suoraan SageMaker-koulutustöihin.
Kyllä, otamme käyttöön mukautettuja ja avoimen lähdekoodin LLM-malleja SageMakerissä hyödyntäen Deep Learning Containers -kontteja, määritämme päättelypisteet mallin rinnakkaiskäsittelyllä suurille malleille ja integroimme AWS Bedrockin kanssa hybridijärjestelmien luomiseksi yhdistäen omistukselliset mallit ja perustamallit.