开创性的初创企业利用 Amazon SageMaker孵化器释放企业价值

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初创企业在为客户提供人工智能解决方案方面面临重大障碍,因为管理可扩展的基础设施以及建立上市策略十分复杂。技术集成挑战,加之企业在安全、合规和可靠性方面需要满足严格要求,常常会引发漫长的开发周期,从而延迟市场进入。

Amazon SageMaker Startup Incubator亚马逊SageMaker创业孵化器通过为亚马逊云服务初创企业合作伙伴提供全面的技术支持、即用型参考架构,并在使用下一代亚马逊SageMaker时,加速上市支持,Amazon SageMaker直面应对这些挑战。

Amazon SageMaker 是您所有数据、分析和人工智能的中心,将广泛采用的 亚马逊云科技 机器学习(ML)和分析功能与统一访问您所有数据的功能相结合。

通过与合作伙伴共同构建的集成解决方案,作为SageMaker创业孵化器计划的一部分,客户现在可以将创新的创业技术与亚马逊云科技的成熟基础设施相结合,以加速其数据和人工智能领域的发展,从数据准备到模型部署等各个方面。

本文重点介绍了五位获提名的灯塔初创企业合作伙伴的成功。诚邀您继续阅读,了解我们的初创企业合作伙伴所构建的创新解决方案,展示这些合作在现实世界中的影响。

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亚马逊SageMaker创业伙伴孵化器中的变革性成功案例

自下一代 Amazon SageMaker 全面上市以来,我们的孵化器合作伙伴迅速采用了其先进功能,为客户打造全面的解决方案。

这些初创公司正在使用SageMaker Unified Studio环境,包括查询编辑器、笔记本和SageMaker目录,以实现无缝数据共享。他们采用亚马逊SageMaker的湖畔架构,并集成了Iceberg API,构建了强大的端到端解决方案,以满足企业的复杂需求。

用于软件和人工智能开发的合成数据解决方案

企业使用 Tonic.ai 解决方案,将敏感数据转化为安全、高保真的合成数据集,用于人工智能和分析工作负载。

通过基于笔记本的全新工作流程,亚马逊云科技 客户现在可以在 Amazon SageMaker 的湖畔架构中使用 Tonic Textual 存储的数据,将高风险、非结构化的数据转化为安全、高质量的资产。

这些去标识化数据对于多种生成式人工智能应用场景至关重要generative AI,包括对大型语言模型(LLM)进行微调、为检索增强代(RAG)工作流程构建知识库、创建评估数据集以及测试生成式人工智能应用。

SageMaker 下一代孵化器项目将我们的使命推向了正轨:将 Tonic Textual 的先进技术直接应用于在 SageMaker 上建设的企业。它在帮助它们用高质量的合成数据替代敏感信息方面发挥了关键作用,极大地缩短了从原始数据到具备生产能力的人工智能模型的路径。

解锁人工智能数据分析

Activeloop 是一家开创性的人工智能基础设施公司,致力于开发能够优化人工智能数据管理和处理工作流程的解决方案。其旗舰产品"Deep Lake"是一款专为人工智能应用设计的数据库,通过提供高达3.9倍速度的速度,实现高效处理多模态数据(包括文本、图像、信号和文献)的速度,速度比开源替代方案快了3.9倍。

通过与下一代 Amazon SageMaker 的集成以及湖屋架构方法的集成,Activeloop 将 Deep Lake 的超高速多模态 AI 数据检索功能与 SageMaker 的企业级可扩展性和多功能性相结合。

这种集成能够直接访问来自对象存储的复杂AI数据,简化分析以及人工智能和机器学习(AI/ML)模型的开发。通过将多模态数据与深湖地区先进的索引能力相结合,企业能够无缝连接文本、数字和视觉信息,从医疗保健到药物发现等各个领域,加速洞察与创新,将数据资源转化为竞争优势,同时保持高效、可扩展且具有成本效益的人工智能操作。。

通过孵化器,我们获得了宝贵的技术支持和营销支持,使我们能够扩展深湖地区的服务能力,以满足企业需求。

对于思维大的人工智能工程师而言

WeaviateWeaviate 是一个以云为中心的开源向量数据库,可简化人工智能应用程序的开发与部署。它通过可扩展、灵活的平台,通过可插拔架构与机器学习模型连接,提供矢量搜索、关键词和混合搜索功能。

生产部署可受益于内置的多租户、复制、基于角色的访问控制(RBAC)授权、零停机备份、高级过滤、矢量压缩以及开箱即用的 RAG 功能。Weaviate 可作为托管服务、自管理实例或完全托管的 Weaviate 云提供。通过处理基础设施和操作细节,Weaviate Cloud 使开发者能够专注于创新,同时通过多种托管选项提供企业就绪的解决方案,包括无服务器云、企业云,并自带云。

Weaviate 开发了一款全面的 SageMaker 统一工作室笔记本解决方案,利用现有的湖屋数据,弥合传统数据存储与人工智能驱动应用之间的差距。该解决方案可将存储在湖畔仓库中的结构化或非结构化数据无缝转换为Weaviate矢量数据库中的矢量化格式,实现复杂的语义搜索功能和RAG查询,从而提升数据利用率。

"SageMaker 孵化器为我们提供了所需的指导与支持,以弥合开源创新与企业准备之间的差距,使我们的客户能够更轻松地大规模部署 Weaviate。"

将客户行为转化为竞争优势

Snowplow 提供了一个客户数据基础设施,组织可利用该基础设施实时收集和流式传输点击流数据。

组织能够跨每个数字接触点获取完整且高保真的事件数据,这些数据涵盖、建模,并具备下游分析和人工智能驱动的应用场景。

通过SageMaker创业合作伙伴孵化器计划,Snowplow 构建了一个实时收集您数据并在 亚马逊云科技 上将其摄取到湖畔仓库的解决方案。摄入后,团队可以利用这些湖屋数据来推动分析用例。

您可以运行 SageMaker 统一工作室中可用的提取、转换和加载(ETL)功能,或使用 SageMaker 与 Amazon Quick Sight 集成来生成企业级报告的仪表板。

可以进一步支持机器学习使用场景,例如推荐和下一步最佳操作。该联合解决方案提供了从可信行为数据基础到大规模实时人工智能优化的无缝衔接路径。了解更多关于我们在 Snowplow 为 Amazon SageMaker 提供的合作伙伴关系和联合解决方案的信息。

SageMaker 孵化器计划加速了我们将实时、具备人工智能功能的点击流数据直接传输到客户的 SageMaker 环境的能力。

借助Snowplow的解决方案部署在客户的租户中,Snowplow Signals能够实现轻松的实时功能计算和服务,团队能够安全地构建并运行具有丰富行为数据的机器学习和代理模型,同时不牺牲控制力或合规性。

简化人工智能开发

SuperAnnotate 有助于高效管理、标记和验证多模态数据,用于人工智能的训练与评估。其强大的注射环境和连接的数据管道使企业能够将生产时间加快多达72%,并采用无缝的人工和人工智能反馈循环,确保数据的一致性和高质量。

SuperAnnotate 与 Amazon SageMaker 的集成可简化从原始数据到人工智能部署的整个机器学习工作流程。SuperAnnotate 的注释数据集以标准化格式存储,可在 SageMaker 统一 Studio 环境中的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 直接访问。这使得团队能够在SageMaker Unified Studio中对标签数据进行简单且一致的访问,以在模型开发的任何阶段(从训练、微调和评估)中使用,而无需复杂的数据处理。

SageMaker 孵化器为我们提供了快速行动所需的一切------深入的技术支持和紧密的协作,帮助我们实现真正全面的集成解决方案。与AWS合作打造了一段令人难以置信的体验,能够提供统一的工作流程,为我们的共同客户带来更大的价值和速度。

结论

本文展示了Tonic.ActiveloopWeaviateSnowplowSuperAnnotateai、Activeloop、Weaviate、Snowplow和SuperAnnotate等创新型初创企业如何利用Amazon SageMaker提供企业级数据和人工智能解决方案。该计划的合作伙伴可从 Amazon SageMaker 的强大功能中受益。

统一环境可实现跨数据湖和仓库的全面数据管理,并提供人工智能辅助开发支持以及内置的治理和安全控制。合作伙伴可以使用无缝的数据共享和ETL功能,从而专注于创新而非基础设施管理。

对于希望为企业扩展数据和人工智能解决方案的初创企业而言,亚马逊SageMaker创业合作伙伴孵化器提供了一条经过验证的成功之路。

该项目提供全面支持,包括技术支持、营销支持以及加速上市策略。通过这种支持,合作伙伴能够快速开发和部署企业级解决方案,在保持最高安全和合规标准的同时,解决实际业务挑战。

准备好将初创企业的潜力转化为企业价值了吗?立即访问我们的亚马逊SageMaker创业合作伙伴孵化器应用程序页面,Amazon SageMaker Startup Partner Incubator加入亚马逊SageMaker创业合作伙伴孵化器。
以上就是本文的全部内容啦。最后提醒一下各位工友,如果后续不再使用相关服务,别忘了在控制台关闭,避免超出免费额度产生费用~

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