借助 SageMaker，用户算法、框架和模型，从而轻松启动机器学习项目。该平台还提供 AutoML 功能，允许用户自动选择模型和调整超参数，进一步简化机器学习工作流程。 数据管理是机器学习过程的一个重要方面，SageMaker 在这一领域表现出色。
它提供了一个集中的数据管理系统，允许用户 突尼斯消费者手机号码列表 轻松存储、组织和访问大型数据集。此外，SageMaker 与多个数据源集成，可以轻松获取外部数据进行训练和分析。 SageMaker 的主要特点之一是其可扩展性和灵活性。
它可以处理大规模训练作业并有效地跨多个实例分配处理。通过这种方式，可以优化训练时间并加速模型的开发和测试。 SageMaker 还提供全面的模型监控和管理功能。它提供内置工具来监控模型性能、检测异常和管理模型版本。
这使得更容易确保模型在生产中良好运行并促进持续改进。 功能比较：Google Vertex AI 与 SageMaker 现在我们已经探索了 Google Vertex AI 和 SageMaker 的各自特性和功能，让我们将它们并排进行比较。