

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 什么是 Amazon SageMaker AI？
<a name="whatis"></a>

Amazon SageMaker AI 是一项完全托管的机器学习 (ML) 服务。借助 SageMaker AI，数据科学家和开发人员可以快速、自信地构建、训练机器学习模型，并将其部署到生产就绪的托管环境中。它为运行机器学习工作流程提供了用户界面体验，使 SageMaker AI ML 工具可在多个集成开发环境中使用（IDEs）。

借 SageMaker 助 AI，您无需构建和管理自己的服务器即可存储和共享数据。这使您或您的组织有更多时间协作构建和开发您的机器学习工作流程，并且可以更快地完成。 SageMaker AI 提供托管机器学习算法，可在分布式环境中针对极其庞大的数据高效运行。借助对 bring-your-own-algorithms框架的内置支持， SageMaker AI 提供了灵活的分布式训练选项，可根据您的特定工作流程进行调整。只需几个步骤，您就可以从 SageMaker AI 控制台将模型部署到安全且可扩展的环境中。

**Topics**
+ [亚马逊 A SageMaker I 重命名](#whatis-rename)
+ [亚马逊 SageMaker 和亚马逊 A SageMaker I](#whatis-rename-unified)
+ [亚马逊 A SageMaker I 的定价](#whatis-pricing)
+ [给首次使用 Amazon A SageMaker I 的用户的建议](first-time-user.md)
+ [使用 Amazon SageMaker AI 进行机器学习的概述](how-it-works-mlconcepts.md)
+ [Amazon SageMaker AI 功能](whatis-features.md)

## 亚马逊 A SageMaker I 重命名
<a name="whatis-rename"></a>

2024 年 12 月 3 日，亚马逊更名 SageMaker 为 Amazon A SageMaker I。此名称更改不适用于任何现有的 Amazon SageMaker 功能。

### 旧命名空间保持不变
<a name="whatis-rename-legacy"></a>

出于向后兼容目的，`sagemaker` API 命名空间以及以下相关命名空间保持不变。
+ Amazon CLI 命令
+ 包含 `AmazonSageMaker` 前缀的[托管式策略](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html)
+ 包含 `sagemaker` 的[服务端点](https://docs.amazonaws.cn/general/latest/gr/sagemaker.html)
+ 包含 `AWS::SageMaker` 前缀的 [Amazon CloudFormation](https://docs.amazonaws.cn/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/AWS_SageMaker.html) 资源
+ 包含 `AWSServiceRoleForSageMaker` 的服务相关角色
+ 控制台 URLs 包含 `sagemaker`
+  URLs 包含以下内容的文档 `sagemaker`

## 亚马逊 SageMaker 和亚马逊 A SageMaker I
<a name="whatis-rename-unified"></a>

2024年12月3日，亚马逊发布了下一代亚马逊 SageMaker。

Amazon SageMaker 是一个用于数据、分析和人工智能的统一平台。下一代将 Amazon 机器学习和分析功能结合在一起， SageMaker 可提供分析和人工智能的集成体验，并可统一访问您的所有数据。

Amazon SageMaker 包括以下功能：
+ Amazon SageMaker AI（前身为 Amazon SageMaker）-使用完全托管的基础架构、工具和工作流程构建、训练和部署机器学习和基础模型
+ Amazon SageMaker Lakehouse — 统一跨亚马逊 S3 数据湖、亚马逊 Redshift 和其他数据源的数据访问
+ 亚马逊 SageMaker 数据和人工智能治理 — 使用基于亚马逊的亚马逊 SageMaker 目录，安全地发现、管理数据和人工智能，并就数据和人工智能开展协作 DataZone
+ SQL 分析：借助 Amazon Redshift，通过性价比最高的 SQL 引擎获得见解 
+ 亚马逊 SageMaker 数据处理-使用亚马逊 Athena、Amazon EMR 和 Amazon Glue
+ Amazon SageMaker Unified Studio — 在单一开发环境中使用所有用于分析和人工智能的数据和工具进行构建
+ Amazon Bedrock：构建和扩展生成式人工智能应用程序

有关更多信息，请参阅 [Amazon SageMaker](https://www.amazonaws.cn/sagemaker)。

## 亚马逊 A SageMaker I 的定价
<a name="whatis-pricing"></a>

有关[Amazon 免费套餐](https://www.amazonaws.cn/free)限制和使用 SageMaker AI 的费用的信息，请参阅 A [mazon A SageMaker I 定价](https://www.amazonaws.cn/sagemaker/pricing/)。