अमेज़न सेजमेकर एआई एक क्लाउड-आधारित मशीन-लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है जो डेवलपर्स को क्लाउड पर मशीन-लर्निंग (एमएल) मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने की अनुमति देता है। नवंबर 2017 में AWS re:Invent सम्मेलन में लॉन्च किया गया, यह एम्बेडेड सिस्टम और एज डिवाइस पर एमएल मॉडल की तैनाती का समर्थन करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म अमेज़न वेब सर्विसेज (AWS) का हिस्सा है और डेटा स्टोरेज, बैच प्रोसेसिंग और रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीम के लिए अन्य AWS सेवाओं के साथ एकीकृत होता है।
सेजमेकर डेवलपर्स के लिए कई स्तरों का अमूर्तन प्रदान करता है, जो पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल से लेकर पूरी तरह से कस्टम एल्गोरिदम तक होता है। इसमें बिल्ट-इन एमएल एल्गोरिदम, TensorFlow और Apache MXNet के प्रबंधित इंस्टेंस, और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए इंटरफ़ेस शामिल हैं। प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित स्केलिंग, सुदृढीकरण लर्निंग और एज तैनाती क्षमताओं जैसी सुविधाओं के साथ विकसित हुआ है।
क्षमताएँ
सेजमेकर डेवलपर्स को मशीन-लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करते समय विभिन्न स्तरों के अमूर्तन पर काम करने में सक्षम बनाता है। अपने उच्चतम स्तर पर, यह पूर्व-प्रशिक्षित एमएल मॉडल प्रदान करता है जिन्हें जैसे-का-तैसा तैनात किया जा सकता है। यह कई बिल्ट-इन एमएल एल्गोरिदम भी प्रदान करता है जिन्हें डेवलपर्स अपने स्वयं के डेटा पर प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिसमें वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग जैसे सामान्य कार्य शामिल हैं।
प्लेटफ़ॉर्म में TensorFlow और Apache MXNet के प्रबंधित इंस्टेंस शामिल हैं, जहाँ डेवलपर्स शुरू से अपने स्वयं के एमएल एल्गोरिदम बना सकते हैं। यह लचीलापन मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। डेवलपर्स सेजमेकर-सक्षम एमएल मॉडल को अन्य AWS सेवाओं से जोड़ सकते हैं, जैसे कि संरचित डेटा स्टोरेज के लिए Amazon DynamoDB, ऑफ़लाइन बैच प्रोसेसिंग के लिए AWS Batch, या रीयल-टाइम प्रोसेसिंग के लिए Amazon Kinesis।
विकास इंटरफ़ेस
डेवलपर्स के लिए सेजमेकर के साथ बातचीत करने हेतु विभिन्न इंटरफ़ेस उपलब्ध हैं। एक वेब एपीआई सेजमेकर सर्वर इंस्टेंस को दूरस्थ रूप से नियंत्रित कर सकता है, और जबकि एपीआई डेवलपर द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा से अज्ञेय है, अमेज़न कई भाषाओं के लिए सेजमेकर एपीआई बाइंडिंग प्रदान करता है, जिसमें Python, JavaScript, Ruby, Java और Go शामिल हैं। सेजमेकर Python SDK Anaconda के समुदाय-संचालित conda-forge चैनल के माध्यम से सुलभ है।
सेजमेकर सेजमेकर और अन्य अनुप्रयोगों को इंटरेक्टिव रूप से प्रोग्राम करने के लिए प्रबंधित Jupyter Notebook इंस्टेंस भी प्रदान करता है। दिसंबर 2025 में, सेजमेकर एआई में नए सर्वरलेस अनुकूलन की घोषणा की गई, जो Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek और GPT-OSS जैसे एआई मॉडल के साथ इंटरफ़ेस करने के लिए थी, जिससे जेनरेटिव एआई वर्कलोड के लिए इसका समर्थन विस्तारित हुआ।
इतिहास और विशेषताएँ
सेजमेकर 2017-11-29 को AWS re:Invent सम्मेलन में लॉन्च किया गया था। प्रारंभिक विकास प्रशिक्षण और अनुमान क्षमताओं के विस्तार पर केंद्रित था:
- 2018-02-27: सेजमेकर के भीतर प्रबंधित TensorFlow और MXNet डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण और अनुमान का समर्थन किया गया।
- 2018-02-28: सेजमेकर स्वचालित रूप से मॉडल अनुमान को कई सर्वर इंस्टेंस में स्केल करता है।
- 2018-07-13: आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण, word2vec प्रशिक्षण, बहु-वर्ग रैखिक लर्नर प्रशिक्षण, और Chainer में Layer-wise Adaptive Rate Scaling (LARS) के साथ वितरित डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए समर्थन जोड़ा गया।
- 2018-07-17: AWS Batch Transform ने सेजमेकर में उच्च-थ्रूपुट गैर-रीयल-टाइम मशीन-लर्निंग अनुमान सक्षम किया।
- 2018-11-08: Object2Vec शब्द एम्बेडिंग के प्रशिक्षण और अनुमान के लिए समर्थन पेश किया गया।
- 2018-11-27: सेजमेकर ग्राउंड ट्रुथ लॉन्च किया गया, जिससे डेवलपर्स के लिए Mechanical Turk, तृतीय-पक्ष विक्रेताओं या अपने स्वयं के कर्मचारियों के माध्यम से मानव एनोटेटर का उपयोग करके अपने डेटा को लेबल करना आसान हो गया।
- 2018-11-28: सेजमेकर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) ने डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को पैमाने पर सुदृढीकरण लर्निंग मॉडल विकसित करने में सक्षम बनाया।
- 2018-11-28: सेजमेकर नियो ने डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल को सेजमेकर से स्मार्टफोन और स्मार्ट कैमरों जैसे एज डिवाइसों पर तैनात करने में सक्षम बनाया।
- 2018-11-29: सेजमेकर के लिए AWS मार्केटप्लेस लॉन्च किया गया, जिससे तृतीय-पक्ष डेवलपर्स मशीन-लर्निंग मॉडल खरीद और बेच सकते हैं जिन्हें सेजमेकर में प्रशिक्षित और तैनात किया जा सकता है।
- 2019-01-27: सेजमेकर नियो को ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के रूप में जारी किया गया।
एकीकरण और पारिस्थितिकी तंत्र
सेजमेकर व्यापक AWS पारिस्थितिकी तंत्र के साथ एकीकृत होता है, जिससे डेवलपर्स एंड-टू-एंड एमएल पाइपलाइन बना सकते हैं। यह डेटा ऑग्मेंटेशन और अन्य प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों का समर्थन करता है, और इसका प्रबंधित बुनियादी ढांचा मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने के परिचालन अधिभार को कम करता है। सेजमेकर नियो के माध्यम से एज तैनाती के लिए प्लेटफ़ॉर्म का समर्थन उन परिदृश्यों को संबोधित करता है जहाँ कम विलंबता या ऑफ़लाइन संचालन की आवश्यकता होती है, जैसे कि स्वायत्त वाहन या ऑटोमोटिव सिस्टम में।
सेजमेकर का विकास कृत्रिम बुद्धिमत्ता में व्यापक रुझानों को दर्शाता है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल और सर्वरलेस कंप्यूटिंग की ओर बदलाव शामिल है। दिसंबर 2025 में Llama और DeepSeek जैसे मॉडलों के लिए सर्वरलेस अनुकूलन की घोषणा जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए अधिक लचीले और लागत प्रभावी तैनाती विकल्पों की ओर कदम का संकेत देती है।