Amazon SageMaker

Amazon SageMaker AI は、クラウドベースの機械学習プラットフォームであり、開発者がクラウド上で機械学習 (ML) モデルを作成、トレーニング、デプロイすることを可能にします。^{[ 1 ]}組み込みシステムやエッジデバイスに ML モデルをデプロイするために使用できます。^{[ 2 ] [ 3 ]}このプラットフォームは 2017 年 11 月にリリースされました。^{[ 4 ]}

SageMaker を使用すると、開発者は機械学習モデルのトレーニングとデプロイ時にさまざまな抽象度レベルで操作できます。最も高い抽象度レベルでは、SageMaker はそのままデプロイできる事前トレーニング済みの ML モデルを提供します。^{[ 5 ]}また、開発者が独自のデータでトレーニングできる組み込みの ML アルゴリズムも多数提供しています。^{[ 6 ] [ 7 ]}

このプラットフォームには、開発者が独自の機械学習アルゴリズムをゼロから作成できる、TensorFlowとApache MXNetのマネージド インスタンスが用意されています。 ^{[ 8 ]}また、開発者は、SageMaker 対応の機械学習モデルを、構造化データストレージ用のAmazon DynamoDBデータベース^{[ 9 ]} 、オフライン バッチ処理用の AWS Batch ^{[ 9 ] [ 10 ]}、リアルタイム処理用の Amazon Kinesis ^{[ 11 ]}など、他のAWSサービスに接続することもできます。

開発者が SageMaker とやり取りするためのさまざまなインターフェースが用意されています。Web API を使用すると、 SageMaker サーバー インスタンスをリモートで制御できます。^{[ 12 ]} Web API は開発者が使用するプログラミング言語に依存しませんが、Amazon はPython、JavaScript、Ruby、Java、Goなど、多くの言語用の SageMaker API バインディングを提供しています。^{[ 13 ] [ 14 ]} SageMaker Python SDK は、 Anacondaのコミュニティ主導の conda-forge チャネルからアクセスできます。 ^{[ 15 ]} SageMaker は、SageMaker やその他のアプリケーションを対話的にプログラミングするための管理されたJupyter Notebook インスタンスも提供しています。 ^{[ 16 ] [ 17 ]}

2025年12月、SageMaker AIにAmazon Nova、Llama、Qwen、DeepSeek、GPT-OSSなどのAIモデルと連携するための新しいサーバーレスカスタマイズが発表されました。^{[ 18 ]}

• 2017年11月29日：AWS re:InventカンファレンスでSageMakerが発表されました。^{[ 4 ] [ 6 ] [ 1 ]}
• 2018-02-27: SageMaker 内でマネージドTensorFlowおよびMXNetディープニューラルネットワークのトレーニングと推論がサポートされるようになりました。^{[ 19 ] [ 8 ]}
• 2018-02-28: SageMaker はモデル推論を複数のサーバーインスタンスに自動的に拡張します。^{[ 20 ] [ 21 ]}
• 2018-07-13: Chainerに、レイヤーごとの適応型レートスケーリング (LARS) を使用したリカレントニューラルネットワークトレーニング、word2vecトレーニング、マルチクラス線形学習器トレーニング、分散型深層ニューラルネットワークトレーニングのサポートが追加されました。 ^{[ 22 ] [ 7 ]}
• 2018-07-17: AWS Batch Transform により、SageMaker で高スループットの非リアルタイム機械学習推論が可能になります。^{[ 23 ] [ 24 ]}
• 2018-11-08: Object2Vec単語埋め込みのトレーニングと推論のサポート。^{[ 25 ] [ 26 ]}
• 2018-11-27: SageMaker Ground Truth は「開発者がMechanical Turk、サードパーティベンダー、または自社の従業員を通じて人間のアノテーターを使用してデータにラベル付けすることをはるかに容易にします。」 ^{[ 27 ]}
• 2018-11-28: SageMaker強化学習(RL) は、「開発者とデータサイエンティストが強化学習モデルを大規模に迅速かつ容易に開発できるようにする」ものです。^{[ 28 ] [ 2 ]}
• 2018-11-28: SageMaker Neo により、ディープニューラルネットワークモデルを SageMaker からスマートフォンやスマートカメラなどのエッジデバイスに展開することが可能になります。^{[ 29 ] [ 2 ]}
• 2018年11月29日：SageMaker向けAWS Marketplaceがローンチされました。AWS Marketplaceにより、サードパーティの開発者は、SageMakerでトレーニングおよびデプロイ可能な機械学習モデルを購入および販売できるようになります。^{[ 30 ]}
• 2019年1月27日：SageMaker Neoがオープンソースソフトウェアとしてリリースされました。^{[ 31 ]}

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