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AWS SageMaker

AWS Machine-Learning-Plattform – End-to-End ML-Modelle trainieren und deployen.

29. März 2026 1 Min. Lesezeit

Was ist AWS SageMaker?

Amazon SageMaker ist die vollständig verwaltete Machine-Learning-Plattform von AWS. Sie deckt den gesamten ML-Workflow ab: Data Preparation (Data Wrangler), Modelltraining (Built-in Algorithms + Custom), Deployment (Real-time und Batch Inference) und Monitoring (Model Monitor) – alles in einer einheitlichen Oberfläche.SageMaker ist besonders relevant für KI-Roadmaps in AWS-Umgebungen: SageMaker Studio bietet eine IDE für ML-Teams, SageMaker Pipelines ermöglicht CI/CD für ML-Modelle, und JumpStart bietet vorgefertigte Foundation Models für schnelle Proof-of-Concepts.

Bedeutung

AWS Machine-Learning-Plattform – End-to-End ML-Modelle trainieren und deployen.

In 4 Schritten zur KI-Integration

Ein transparenter, erprobter Prozess, der das Risiko minimiert und schnelle Ergebnisse liefert.

1

Audit & Discovery

Wir analysieren deine Prozesse und identifizieren den höchsten ROI für KI-Einsatz.

2

Proof of Concept

Entwicklung eines Prototyps innerhalb von 14 Tagen, um die Machbarkeit zu beweisen.

3

Integration

Nahtlose Anbindung an deine bestehenden Systeme (API, ERP, CRM) und Datenschutz-Check.

4

Go-Live & Skalierung

Rollout, Mitarbeiterschulung und kontinuierliche Optimierung der Modelle.