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Amazon SageMaker

ML Platform

La plateforme ML managée d'AWS pour entraîner, déployer et monitorer des modèles à grande échelle

Tarif

Pay-per-use sur chaque composant (notebooks, training jobs, endpoints). Pas de frais de plateforme. Trial 2 mois.

Free tierAvancé

Présentation

Amazon SageMaker est la plateforme ML managée d'AWS, couvrant l'intégralité du cycle de vie ML : préparation des données (SageMaker Data Wrangler), entraînement distribué (Training Jobs), tuning automatique (Automatic Model Tuning), déploiement (SageMaker Endpoints), et monitoring (Model Monitor). SageMaker Studio est l'IDE MLOps intégré. SageMaker JumpStart donne accès à des modèles pré-entraînés (Llama, Stability AI).

Fonctionnalités clés

✓SageMaker Studio (IDE MLOps intégré)

✓Training Jobs distribués (multi-GPU, multi-node)

✓SageMaker Pipelines (orchestration ML)

✓Automatic Model Tuning (hyperparameter optimization)

✓SageMaker Endpoints (serving managé)

✓SageMaker Model Monitor (drift detection)

✓SageMaker JumpStart (modèles fondation)

✓SageMaker Clarify (explainability et biais)

✓SageMaker Feature Store

✓Integration MLflow via SageMaker

Cas d'usage

Pipeline ML bout en bout

SageMaker Pipelines orchestre ingestion S3 → preprocessing → entraînement → évaluation → déploiement sur endpoint, avec MLflow pour le tracking des runs.

Déploiement LLMs avec JumpStart

Llama-3 8B déployé via JumpStart sur instances ml.g5.2xlarge avec auto-scaling 0-5 instances, coût 0 quand inutilisé.

✓ Points forts

+Intégration native totale avec l'écosystème AWS

+SageMaker Pipelines simplifie le MLOps

+JumpStart pour accéder facilement aux LLMs open source

+Model Monitor inclus pour la surveillance en production

✗ Limites

−Complexité initiale élevée (nombreux services à maîtriser)

−Coût total élevé si mal optimisé (notebooks qui tournent en continu)

−Moins flexible que Databricks pour les workloads analytics + ML

−Vendor lock-in AWS fort

⚠️ Pièges connus en production

1.Les SageMaker Notebooks Studio facturent même à l'arrêt si le domaine persiste — toujours désactiver les applications inutilisées.

2.Les Training Jobs s'arrêtent si l'accès S3 est mal configuré (IAM role manquant) — tester avec un petit dataset d'abord.

3.SageMaker Endpoints en production doivent être configurés avec auto-scaling pour éviter les coûts fixes importants.

✓ Fait pour vous si…

Organisations AWS-first souhaitant un environnement MLOps complet et intégré avec S3, ECR, IAM et les autres services AWS.

✗ Pas fait pour vous si…

Équipes débutantes en ML (trop complexe) ou organisations multi-cloud.

awsmlmlopscloudmanaged