生成式 AI 正加速重塑全球產業運作，而企業也面臨生成式AI的技術佈建，如何讓 AI 模型與應用真正對業務產生價值？AWS 所推出的機器學習平台 Amazon SageMaker 就成為許多企業 AI 戰略的核心技術選擇。Amazon SageMaker不僅能協助開發者與資料科學家建構、訓練與部署 AI 模型，更能透過整合生成式 AI技術，協助企業實現更敏捷的決策、自動化流程，與更精準的客戶互動。
然而如何透過 Amazon SageMaker 擘劃生成式 AI 的商業藍圖？讓我們先從 Amazon SageMaker 裡面有哪些功能開始介紹：
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Amazon SageMaker 是什麼？有甚麼功能？
如同一開始提到的，Amazon SageMaker 是 AWS 提供的一站式機器學習平台，讓開發者與資料科學家能快速構建、訓練、部署及管理機器學習模型。不論是剛開始探索 AI 的企業，還是需要部署大規模模型的團隊，Amazon SageMaker 都能提供靈活、安全且具擴展性的解決方案，幫助企業從資料處理到模型上線。而且在Amazon SageMaker 平台內有六大核心功能，打造完整的AI工作流程：
SageMaker Studio：可視化的全功能開發環境
在有限的人力與技術量能的前提之下，想到企業運用AI進行數位改革，可能會因為工程相當浩大而卻步。但現在有了Amazon SageMaker Studio 就不用擔心。Amazon SageMaker Studio 是一個整合式開發環境（Integrated Development Environment, IDE），讓使用者可以在單一介面中完成資料探索、特徵工程、模型訓練、校正與部署。透過拖拉式操作與視覺化圖表，大幅降低生成式AI部署門檻，方便團隊協作與流程控管。
SageMaker JumpStart：開箱即用的模型與應用模板
不確定生成式AI應該從哪開始部署？SageMaker JumpStart 提供超過百種常見的機器學習模型與解決方案模板從分類、推薦系統、到文字生成等，讓企業能快速啟動 AI 專案，無需從零開始建構。
SageMaker Training & Tuning：高效訓練與自動化調參
AI模型訓練常因資料量大或參數複雜而導致產生高昂的成本，Amazon SageMaker 提供彈性的訓練資源選擇，並支援自動化超參數調整（Hyperparameter Tuning），協助企業找到最佳模型效能，同時節省運算資源。
SageMaker Inference：多樣化的模型部署方式
無論是線上即時推論（Real-time Inference）、大規模資料的批次推論（Batch Inference），或需要非同步處理的應用場景（Asynchronous Inference），Amazon SageMaker 都提供高度彈性且具備自動擴展能力的部署選項，讓企業在生產環境中穩定運行 AI 模型。
SageMaker Ground Truth：打造高品質訓練資料
成功的AI模型來自正確的資料標註。SageMaker Ground Truth 提供人力與機器協作的標註機制，並可整合外部供應商或使用自動標註流程，協助企業建立準確、具代表性的訓練資料集。
SageMaker Model Registry：模型版本管理與合規流程
管理多版本模型的挑戰在於流程複雜與部署風險，因此 Amazon SageMaker Model Registry 提供完整的模型生命週期管理功能，包括版本控制、審查記錄、與部署管線串接，讓模型從開發到上線具備完整治理機制。
整合 AWS 生態系：Amazon SageMaker 打造生成式 AI 的完整解決方案
Amazon SageMaker 的核心優勢在於跟 AWS 廣大雲端服務生態系高度整合，讓企業能夠從資料建置、模型開發、訓練與部署，到後續的營運監控與商業應用，一站式實現生成式 AI 解決方案，無需自行拼裝系統組件或開發中間層。
資料整備與治理
萬事俱備，只欠「資料」。AI模型部署的關鍵在於如何透過「龐大的商業資料」與「期望達成的商業目標」做整合。因此，利用 Amazon S3 做為儲存模型訓練所需的大量資料來源，結合 AWS Glue 進行資料轉換與整合；搭配 AWS Lake Formation 建立統一的資料湖，支援跨部門資料治理與權限控管；若有資料清洗與查詢需求，可透過 Amazon Athena 或 Amazon Redshift 快速完成探索與查詢。
模型開發與訓練
在 Amazon SageMaker Studio 中進行模型開發，開發者可透過 Python、Jupyter Notebook 或容器進行自定義訓練。 運用 SageMaker JumpStart 快速引入 Hugging Face、Llama、Titan 等基礎大型語言模型，不必從零開始訓練。 另外，企業可利用 SageMaker Hyperparameter Tuning 進行自動化最佳化，加快迭代效率。
整合AWS相關生成式 AI 服務
Amazon SageMaker 也可以透過 Amazon Bedrock 串接多家基礎模型，像是 Claude、Mistral、Llama 2 等，企業可直接使用 API 呼叫生成式模型，或將其微調（Fine-tune）後再部署到 SageMaker。可搭配 Amazon Kendra 建立具企業內部知識的搜尋式問答系統，實現具語意理解能力的智慧客服或知識庫助理。若需多語言生成與語音互動，也可整合 Amazon Translate、Comprehend、Polly 等服務，打造跨國語言支援能力。
比較Amazon SageMaker 與其他AI工具的優勢
從剛才的介紹中提到，Amazon SageMaker 最大的優勢在於部署AI模型的便利性。以往需要透過整合多種工具才能開啟AI應用專案，但是Amazon SageMaker 能夠跟 AWS 服務生態系協作，幫助企業在採用AI以精進決策指標上，能夠具備一定的成熟度。 透過以下表格，讓我們比較企業在部署AI應用時的關鍵指標，以及Amazon SageMaker 和其他公有雲端服務所提供的AI平台有哪些差異：
| Amazon SageMaker | Google Vertex AI Platform | Azure ML Studio | |
|---|---|---|---|
| 部署速度與彈性 | 支援即時、批次、非同步、Serverless多種部署模式，彈性高，可自選硬體資源與自動擴展，數分鐘內可完成部署 | 部署流程自動化，支援CI/CD整合，減少80%程式碼，數分鐘內完成端點部署，彈性高，支援多框架與自動擴展 | 介面簡單，拖拉式部署，支援AKS、ACI、VM等多種資源，彈性佳，適合快速原型與正式部署，複雜部署需進階設定 |
| 端到端MLOps | 內建SageMaker Pipelines、Model Registry、CI/CD整合，支援自動化數據處理、訓練、部署、監控與治理，企業級MLOps比較完整 | Vertex Pipelines、ML Metadata、Model Monitoring，模組化MLOps工具，支援自動化與監控，與GCP生態系高度整合 | Azure ML Pipelines、Model Registry、監控與自動重訓，與Azure DevOps、GitHub整合，支援全流程自動化 |
| 全球部署與資源調度 | AWS全球多區域部署，支援GPU/TPU/Inferentia等多種硬體，資源彈性調度，適合跨國企業 | Google Cloud全球資料中心，支援自動擴展與多區域部署，適合大規模應用 | Azure全球多區域，支援多種運算資源與彈性調度，可依需求選擇地區與資源 |
| 計費模式 | 依用量計費（訓練/推論/儲存分開計價），支援Spot、Reserved Instance，彈性高 | 依資源與用量計費，支援預付與隨用隨付，AutoML與API另計費 | 支援隨用隨付與預約資源，依計算/儲存/推論分開計價，彈性高 |
Amazon SageMaker 有哪些實戰應用？
透過 Amazon SageMaker 的便利性，賦能企業內部在使用AI進行商業預測分析、資料處理與模型部署上能有高度的可視性，用簡單的幾個步驟建立模型。除此之外，Amazon SageMaker Canvas 更是絕佳的概念驗證平台，檢視企業在AI應用的準備度，替未來更複雜的應用先行打好基礎。
在愈趨激烈的零售市場環境中，企業不再只仰賴過往的銷售經驗進行判斷，而是逐步導入生成式 AI，強化顧客體驗、提升行銷效率，並優化營運決策。透過 Amazon SageMaker 的高度整合性與靈活彈性，零售業者能夠快速打造符合自身需求的 AI 應用，加速從資料洞察走向價值實現。
舉例來說，在個人化推薦的場景中，企業可以透過 SageMaker 進行客戶行為資料建模，辨識消費者偏好，再結合生成式 AI 自動生成推薦商品的文案與行銷語句，讓每一位客戶所接收到的內容更貼近其需求。進一步結合 Amazon Personalize，更能強化模型對使用者意圖的預測能力，讓行銷推播策略更加精準。
另一方面，在客服自動化與虛擬助理的應用上，SageMaker 能夠建立自然語言處理模型，理解顧客提問的語意，再串接 Amazon Lex 與 Amazon Polly，提供文字或語音互動的智慧客服系統。這樣的整合方式，不僅能降低客服團隊的負擔，也能在尖峰時段穩定提供即時支援，改善客戶滿意度。
至於在庫存預測與動態定價方面，企業可運用 Time Series Forecasts in Amazon SageMaker Canvas 的功能協助預測不同商品的銷售曲線與庫存變化，再結合 Amazon Q，讓營運團隊能以自然語言查詢方式互動取得預測分析結果，進一步調整庫存策略與定價機制，提升整體營運靈活度與反應速度。
透過 Amazon SageMaker 的便利性，企業不僅能在 AI 導入過程中保有自主性與彈性，更能利用生成式 AI 的能力，轉化日常營運資料為具洞察力的決策依據，實踐真正以數據驅動的商業創新。您對 Amazon SageMaker 的應用也感到有興趣嗎？立即聯繫博弘雲端，運用 Amazon SageMaker 實現您運用生成式 AI 的創新，開啟潛在的商業契機！
