Назад до центру розробки
Cloud Data & AI
AWS Data Engineering та AI/ML (SageMaker)
Послуги AWS з інженерії даних та AI/ML за допомогою SageMaker. Створюйте конвеєри даних, навчайте моделі та розгортайте ML у масштабі за допомогою власних сервісів даних та AI від AWS.
Почати75+
Побудовано конвеєрів даних
45%
Середня економія коштів
10PB+
Оброблені дані
99.5%
Точність моделі
Категорія послуг
AWS Data & AI Engineering
Ідеально для
Компанії, орієнтовані на дані, які будують аналітичні платформи, конвеєри ML або функції GenAI на AWS.
Термін
4 – 10 тижнів
Чому варто обрати MicrocosmWorks для AWS Data & AI?
AWS пропонує найширший набір сервісів для даних та ML, але вибір правильних та їх ефективне з'єднання вимагає глибокого досвіду. Ми розробляємо комплексні платформи даних на AWS — від конвеєрів прийому та озер даних до навчання моделей за допомогою SageMaker та кінцевих точок висновків у реальному часі — все це з належним управлінням та контролем витрат.
Наші можливості AWS Data & AI
- Архітектура озера даних (Data Lake Architecture) — Проектування озер даних на базі S3 з управлінням Lake Formation, каталогами Glue та Athena для бессерверної аналітики.
- Розробка конвеєрів ETL (ETL Pipeline Development) — Створення масштабованих конвеєрів даних за допомогою Glue, Step Functions та Kinesis для пакетної та поточної обробки даних.
- Платформа ML SageMaker (SageMaker ML Platform) — Налаштування наскрізних робочих процесів ML: маркування даних, навчання моделей, оптимізація гіперпараметрів та розгортання моделей за допомогою SageMaker.
- Висновок ML у реальному часі (Real-Time ML Inference) — Розгортання моделей як кінцевих точок у реальному часі, завдань пакетної трансформації або бессерверного висновку з автоматичним масштабуванням та A/B тестуванням.
- Управління даними (Data Governance) — Впровадження перевірок якості даних, відстеження походження, контролю доступу та тегів відповідності на всій платформі даних.
- Інтеграція GenAI (GenAI Integration) — Інтеграція базових моделей Bedrock та кастомних точно налаштованих моделей у виробничі програми за допомогою шаблонів RAG.
Специфічний для AWS технологічний стек
Ми будуємо на екосистемі даних AWS: S3 та Lake Formation для зберігання, Glue та Kinesis для обробки, Redshift та Athena для аналітики, SageMaker для ML та Bedrock для генеративного AI — все це оркеструється за допомогою Step Functions та контролюється за допомогою CloudWatch та SageMaker Model Monitor.
Для кого це
Компанії, орієнтовані на дані, які прагнуть створити аналітичні платформи, конвеєри ML або функції GenAI на AWS. Незалежно від того, чи ви починаєте свій шлях у роботі з даними, чи масштабуєте існуючі операції ML, ми надаємо архітектурний досвід для максимізації рентабельності інвестицій у ваші дані.
Наш процес
1
Оцінка даних
Інвентаризація джерел даних, оцінка якості, визначення вимог до аналітики та виявлення можливостей ML.
2
Архітектура платформи
Проектування архітектури озера даних, топології конвеєрів, робочого процесу ML та основи управління.
3
Впровадження конвеєра
Створення конвеєрів прийому, завдань трансформації, перевірок якості даних та управління каталогами.
4
Розробка ML
Навчання моделей, оптимізація гіперпараметрів, розгортання кінцевих точок висновків та впровадження моніторингу.
5
Виробничі операції
Встановлення практик MLOps, моніторингу конвеєрів даних, тригерів перенавчання моделей та управління витратами.
Технологічний стек
Дані та сховища
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML та AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Потокова передача та ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Управління
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Індустрії, які ми обслуговуємо
FinTechОхорона здоров'яРоздрібна торгівляAd TechЛогістикаВиробництво
Готові до створення на AWS Data & AI?
Давайте спроектуємо вашу платформу даних та конвеєр ML на AWS — від сирих даних до виробничих моделей.
Часті запитання
MicrocosmWorks спеціалізується на SageMaker для навчання та розгортання моделей, Glue та EMR для ETL, Redshift та Athena для аналітики, Kinesis для потокової обробки даних, а також Step Functions для оркестрації ML пайплайнів протягом повного життєвого циклу інжинірингу даних.
Консалтинг з AWS SageMaker та інженерії даних доступний за ціною $30-$50 за годину, що охоплює налаштування конвеєра для навчання моделей, розгортання кінцевих точок, feature stores та інтеграцію з вашою існуючою інфраструктурою даних.
Так, ми створюємо виробничі ML-конвеєри, використовуючи SageMaker Pipelines, з автоматизованою попередньою обробкою даних, розподіленим навчанням, оптимізацією гіперпараметрів, оцінкою моделі, реєстром моделей та розгортанням з A/B тестуванням, що включає кінцеві точки для висновків у реальному часі та пакетних висновків.
Безперечно. MicrocosmWorks розробляє data lake на базі S3 з Glue crawlers, ETL jobs та Data Catalog, впроваджує Lake Formation для управління, та створює пайплайни інженерії ознак, які безпосередньо надходять до навчальних завдань SageMaker.
Так, ми розгортаємо власні та відкриті LLM на SageMaker, використовуючи Deep Learning Containers, налаштовуємо кінцеві точки висновку з паралелізмом моделі для великих моделей та інтегруємося з AWS Bedrock для гібридних архітектур, що поєднують власні та фундаментальні моделі.