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上万个公司都在用的机器学习服务SageMaker,AWS宣布要在中国推出了

本文作者:王刚 2020-04-24 18:57
导语:机器学习能力再进中国

在Amazon成立的这25年中,曾无数次地使用各种各样的机器学习方法做网上推荐、产品关联和欺诈侦查,即使遭遇了弥漫全球的网络泡沫,其也能逆风成长为独树一帜的电商神话。

可见,人工智能、机器学习技术在这家培养了无数数据科学家的企业中,充当着至关重要的角色。为此,Amazon旗下的亚马逊云服务(AWS)还提出一个口号,叫“把机器学习的能力交到每一个构建者手中”。 

为了“兑现”这句口号,在4月23日的2020 AWS INNOVATE在线技术大会上,AWS宣布一项重磅消息:Amazon SageMakerAmazon SageMaker Studio这两个人工智能、机器学习最中间平台非常关键的服务,将很快在中国区域正式推出。目前这个服务在中国可进行有限预览。 

上万个公司都在用的机器学习服务SageMaker,AWS宣布要在中国推出了

这是继一个月前AWS宣布数据湖解决方案的关键服务AWS Glue 和 Amazon Athena在中国区域上线消息后的又一动作。 

目前,全球已经有上万用户在使用亚马逊的SageMaker服务,在国内也有不少企业都在使用SageMaker(如虎牙直播)。资料显示,SageMaker是AWS CEO Andy Jassy在2017年的AWS re:Invent大会上发布的,一经推出,就得到了热烈响应,成为应用开发领域的一支新力量。 

据介绍,Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker 消除了机器学习过程中的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。 

Amazon SageMaker为开发者提供了弹性笔记本、实验管理、自动模型创建、模型调试分析,以及模型概念漂移检测等强大功能,并将这些功能封装在首个面向机器学习的集成开发环境(IDE) Amazon SageMaker Studio中。 

上万个公司都在用的机器学习服务SageMaker,AWS宣布要在中国推出了

雷锋网注意到,截至目前,Amazon SageMaker 支持领先的深度学习框架和接口标准包括:TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Keras、Gluon、Horovod、Scikit-learn 和 Deep Graph Library。

AWS首席云计算企业战略顾问张侠博士表示,在全球范围内,有上万个客户都在AWS上运行各种各样的机器学习负载,大概有86%的Tensorflow负载都是跑在AWS上。据统计,在AWS上运行机器学习负载的客户量至少高于其它云运营商的2倍。 

说到SageMaker Studio,AWS CEO Andy Jassy在2019年的re:Invent大会上曾重点抛出这一粒“金豆子”,吸引无数开发者叫好。也正是那次大会上,SageMaker“全家桶”正式亮相。 

• Amazon SageMaker Studio,这是第一个用于机器学习的全集成开发环境,可为机器学习模型的开发部署提供更高的自动化、集成、调试和监控;

•  SageMaker Notebooks允许开发人员在几秒钟内启动弹性机器学习笔记本,并可以一键自动执行笔记本的共享;

•  Amazon SageMaker Model Monitor可通过模型概念漂移检测,发现生产中运行的模型性能何时开始偏离原始训练的模型······· 

具体来说,Amazon SageMaker Studio能干什么? 

实际上,Amazon SageMaker Studio 提供了一个基于 Web 的可视化界面,开发者可以通过该界面执行所有机器学习开发步骤。借助 SageMaker Studio,开发者可以全面掌控构建、训练和部署模型的每个步骤。 

也就是说,开发者可以快速上传数据、创建新笔记本、训练和调优模型,调整实验、对比结果,以及将模型部署到生产环境,而且上述所有工作都在一个地方完成,大大提升了工作效率。开发者可以在统一的 SageMaker Studio 可视化界面中执行所有机器学习开发活动,包括笔记本、实验管理、自动创建模型、调试以及概念漂移检测。 

相比一些云厂商在试探机器学习的服务,张侠博士提到过:“每一个Sagemaker都是为了开发者设计的,AWS完全把能力都工具化了。” 

总体来看,SageMaker和SageMaker Studio这两项服务一旦在中国市场全面推出,将成为AWS在这片市场上两支新的利箭,其人工智能和机器学习的版图也将更加丰富。 (雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网)

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