亚马逊全新机器学习平台：你需要了解的一切

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简介

AWS是最大的云基础设施提供商，提供175项服务，涵盖机器学习、物联网和数据分析等广泛领域。亚马逊凭借过去两年在该技术上的巨额投资，被认为是机器学习领域的领导者之一。因此，开发人员现在可以更轻松地开发和部署机器学习模型。许多组织都在努力在当前的技术环境中保持领先地位，而机器学习是一种快速发展的解决方案。几家科技巨头已经采用机器学习来保持其竞争优势。根据最近发布关于云计算报告的科技公司Flexera的数据，81%的重度云用户长期依赖AWS。此外，世界经济论坛预测，到2025年，开发人员将在机器学习和人工智能领域看到9700万个新的就业机会。

关于机器学习平台的一切

什么是Amazon SageMaker？

Amazon SageMaker 是一款基于云的机器学习服务，允许开发者和数据科学家在一个生产就绪的托管环境中，从单个平台构建、训练和部署机器学习模型。这款机器学习工具具有自动驾驶模式，可以自动分析和运行数据，并通过多种算法运行。它还可以帮助开发者选择最适合其解决方案的算法，而不是手动训练和测试多个模型。该平台非常适合希望为其项目构建端到端机器学习解决方案的数据科学家，并且它也快速、高效且经济实惠。SageMaker 使得 MI 模型概念能够在短时间内从研究过渡到生产，并且它更具进步性、可预测性和复杂性。

Amazon SageMaker 的主要功能

• SageMaker Canvas − SageMaker Canvas 通过可视化的点击式界面为商业分析师提供更准确的机器学习预测，无需任何编码。其目标是帮助商业分析师创建自己的机器学习模型，而无需依赖数据工程师。

• SageMaker Ground Truth Plus − 它提供完全托管的数据标注流程，用于快速创建高精度训练数据集，以及为机器学习提供高素质人员。

• SageMaker Studio − 它是一个免费的（无需付费、无需安装的笔记本），用于学习和体验机器学习技术。尽管如此，数据科学家、开发人员和学生更喜欢使用 SageMaker Studio 服务来学习和实验机器学习。

• SageMaker Training Compiler − 通过更好地利用 GPU 实例，它可以指导深度学习模型的训练速度提高高达 50%。

• SageMaker 推理推荐器 − SageMaker 推理推荐器是一种新的服务解决方案，使数据工程师能够安全地缩短将机器学习模型部署到生产环境所需的时间。

• SageMaker 无服务器推理 − 用户可以使用此新工具部署机器学习模型进行 ML 推理，而无需任何底层基础设施。

Amazon SageMaker 的优势

1. 完全托管

• 由于 Amazon SageMaker 是完全托管的，客户无需担心运行机器学习平台的运营方面。

• 其完全托管的服务使您可以快速有效地将基于机器学习的模型添加到您的应用程序中。

• 从用户界面到底层基础设施的一切都由 Amazon SageMaker 管理。

2. 广泛的算法和框架

• Amazon SageMaker 的方法和框架提供了将现实世界用例挑战映射到基于机器学习的解决方案的优势。

• Amazon SageMaker 算法在各种预测问题中的某些应用包括：分类算法的各种用途包括垃圾邮件过滤、图像分类、欺诈检测、客户细分和医疗数据分类。

3. 与其他 AWS 服务集成

• SageMaker 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，从而提供无缝且集成的体验，使创建全面的机器学习工作流程变得简单。

• SageMaker 与多项重要的 AWS 服务交互，包括用于存储大量数据以用于机器学习模型的 Amazon S3。

• 无论您是处理数据、计算还是存储，SageMaker 都是一个简单的 Amazon 服务，可以帮助您满足机器学习需求。

4. 笔记本实例

• Amazon SageMaker Notebook 实例是完全托管的 Jupyter 笔记本，提供交互式环境来构建和测试机器学习模型。

• SageMaker 可以帮助您节省高达 90% 的机器训练成本。

• SageMaker Notebook 实例预装了流行的数据分析和机器学习库。

• 它们与 AWS 服务（例如 Amazon SageMaker、Amazon S3 等）兼容。

5. 一键式训练和部署

• Amazon SageMaker 上的机器学习只需单击一下，即可建立笔记本实例、训练模型并将模型部署到生产环境。

• 这使您可以创建和部署机器学习模型，而无需手动准备和设置。

6. AutoML 功能

• Amazon SageMaker ML 可以帮助您构建、训练和微调最适合您的数据类型的机器学习模型，同时为您提供完全的控制和可见性。

• 根据您提供的数据，SageMaker AutoML 会自动确定您的任务是分类还是回归。

• 每个模型的 SageMaker Studio 笔记本都可以访问，以便轻松了解模型构建背后的过程，从而允许您随时更改和复制它。

7. 安全和合规

• SageMaker 具有内置的安全机制，用户可以根据需要使用这些机制。

• 无论您是在处理敏感数据还是满足监管要求，SageMaker 都能提供您所需的安全工具来保护您的数据和模型。

8. 高度可扩展

• SageMaker 会根据工作负载需求自动调整资源。当工作负载增加时，自动缩放会激活新实例；当工作负载减少时，它会消除多余的实例，因此您无需为未使用的预配实例付费。

• 使用 256 个 GPU，可以达到 90% 的扩展效率。

9. 高级监控和调试工具

• 亚马逊的机器学习 SageMaker 调试器旨在通过在训练期间省略相关数据、存储它然后分析它来检测模型训练中的异常情况。Amazon SageMaker 创建一个“钩子”，连接到训练过程并发出用于调试的数据。

• 调试器支持主要的机器学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet，以及预构建的决策算法，如 XGBoost。

• 所有日志都可以轻松存储在 CloudWatch 日志中。因此，无需自定义日志记录管道。您可以监控机器上的负载并根据需要进行缩放。

结论

Amazon SageMaker 是一个强大的新型机器学习平台，它提供了一系列工具和服务，用于大规模构建、训练和部署机器学习模型。借助完全托管的平台、预构建算法、自动模型调整、数据标注工具以及对流行框架的内置支持，SageMaker 使企业能够轻松开始使用机器学习，并快速将高性能模型推向市场。如果您有兴趣利用机器学习的力量来发展您的业务，那么 Amazon SageMaker 绝对值得考虑。