亞馬遜全新機器學習平臺：你需要了解的一切

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簡介

AWS是最大的雲基礎設施提供商，提供175項服務，涵蓋機器學習、物聯網和資料分析等廣泛領域。亞馬遜憑藉過去兩年在該技術上的鉅額投資，被認為是機器學習領域的領導者之一。因此，開發人員現在可以更輕鬆地開發和部署機器學習模型。許多組織都在努力在當前的技術環境中保持領先地位，而機器學習是一種快速發展的解決方案。幾家科技巨頭已經採用機器學習來保持其競爭優勢。根據最近釋出關於雲計算報告的科技公司Flexera的資料，81%的重度雲使用者長期依賴AWS。此外，世界經濟論壇預測，到2025年，開發人員將在機器學習和人工智慧領域看到9700萬個新的就業機會。

關於機器學習平臺的一切

什麼是Amazon SageMaker？

Amazon SageMaker 是一款基於雲的機器學習服務，允許開發者和資料科學家在一個生產就緒的託管環境中，從單個平臺構建、訓練和部署機器學習模型。這款機器學習工具具有自動駕駛模式，可以自動分析和執行資料，並透過多種演算法執行。它還可以幫助開發者選擇最適合其解決方案的演算法，而不是手動訓練和測試多個模型。該平臺非常適合希望為其專案構建端到端機器學習解決方案的資料科學家，並且它也快速、高效且經濟實惠。SageMaker 使得 MI 模型概念能夠在短時間內從研究過渡到生產，並且它更具進步性、可預測性和複雜性。

Amazon SageMaker 的主要功能

• SageMaker Canvas − SageMaker Canvas 透過視覺化的點選式介面為商業分析師提供更準確的機器學習預測，無需任何編碼。其目標是幫助商業分析師建立自己的機器學習模型，而無需依賴資料工程師。

• SageMaker Ground Truth Plus − 它提供完全託管的資料標註流程，用於快速建立高精度訓練資料集，以及為機器學習提供高素質人員。

• SageMaker Studio − 它是一個免費的（無需付費、無需安裝的筆記本），用於學習和體驗機器學習技術。儘管如此，資料科學家、開發人員和學生更喜歡使用 SageMaker Studio 服務來學習和實驗機器學習。

• SageMaker Training Compiler − 透過更好地利用 GPU 例項，它可以指導深度學習模型的訓練速度提高高達 50%。

• SageMaker 推理推薦器 − SageMaker 推理推薦器是一種新的服務解決方案，使資料工程師能夠安全地縮短將機器學習模型部署到生產環境所需的時間。

• SageMaker 無伺服器推理 − 使用者可以使用此新工具部署機器學習模型進行 ML 推理，而無需任何底層基礎設施。

Amazon SageMaker 的優勢

1. 完全託管

• 由於 Amazon SageMaker 是完全託管的，客戶無需擔心執行機器學習平臺的運營方面。

• 其完全託管的服務使您可以快速有效地將基於機器學習的模型新增到您的應用程式中。

• 從使用者介面到底層基礎設施的一切都由 Amazon SageMaker 管理。

2. 廣泛的演算法和框架

• Amazon SageMaker 的方法和框架提供了將現實世界用例挑戰對映到基於機器學習的解決方案的優勢。

• Amazon SageMaker 演算法在各種預測問題中的某些應用包括：分類演算法的各種用途包括垃圾郵件過濾、影像分類、欺詐檢測、客戶細分和醫療資料分類。

3. 與其他 AWS 服務整合

• SageMaker 可以輕鬆地與其他 AWS 服務整合，從而提供無縫且整合的體驗，使建立全面的機器學習工作流程變得簡單。

• SageMaker 與多項重要的 AWS 服務互動，包括用於儲存大量資料以用於機器學習模型的 Amazon S3。

• 無論您是處理資料、計算還是儲存，SageMaker 都是一個簡單的 Amazon 服務，可以幫助您滿足機器學習需求。

4. 筆記本例項

• Amazon SageMaker Notebook 例項是完全託管的 Jupyter 筆記本，提供互動式環境來構建和測試機器學習模型。

• SageMaker 可以幫助您節省高達 90% 的機器訓練成本。

• SageMaker Notebook 例項預裝了流行的資料分析和機器學習庫。

• 它們與 AWS 服務（例如 Amazon SageMaker、Amazon S3 等）相容。

5. 一鍵式訓練和部署

• Amazon SageMaker 上的機器學習只需單擊一下，即可建立筆記本例項、訓練模型並將模型部署到生產環境。

• 這使您可以建立和部署機器學習模型，而無需手動準備和設定。

6. AutoML 功能

• Amazon SageMaker ML 可以幫助您構建、訓練和微調最適合您的資料型別的機器學習模型，同時為您提供完全的控制和可見性。

• 根據您提供的資料，SageMaker AutoML 會自動確定您的任務是分類還是迴歸。

• 每個模型的 SageMaker Studio 筆記本都可以訪問，以便輕鬆瞭解模型構建背後的過程，從而允許您隨時更改和複製它。

7. 安全和合規

• SageMaker 具有內建的安全機制，使用者可以根據需要使用這些機制。

• 無論您是在處理敏感資料還是滿足監管要求，SageMaker 都能提供您所需的安全工具來保護您的資料和模型。

8. 高度可擴充套件

• SageMaker 會根據工作負載需求自動調整資源。當工作負載增加時，自動縮放會啟用新例項；當工作負載減少時，它會消除多餘的例項，因此您無需為未使用的預配例項付費。

• 使用 256 個 GPU，可以達到 90% 的擴充套件效率。

9. 高階監控和除錯工具

• 亞馬遜的機器學習 SageMaker 偵錯程式旨在透過在訓練期間省略相關資料、儲存它然後分析它來檢測模型訓練中的異常情況。Amazon SageMaker 建立一個“鉤子”，連線到訓練過程併發出用於除錯的資料。

• 偵錯程式支援主要的機器學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet，以及預構建的決策演算法，如 XGBoost。

• 所有日誌都可以輕鬆儲存在 CloudWatch 日誌中。因此，無需自定義日誌記錄管道。您可以監控機器上的負載並根據需要進行縮放。

結論

Amazon SageMaker 是一個強大的新型機器學習平臺，它提供了一系列工具和服務，用於大規模構建、訓練和部署機器學習模型。藉助完全託管的平臺、預構建演算法、自動模型調整、資料標註工具以及對流行框架的內建支援，SageMaker 使企業能夠輕鬆開始使用機器學習，並快速將高效能模型推向市場。如果您有興趣利用機器學習的力量來發展您的業務，那麼 Amazon SageMaker 絕對值得考慮。