亚马逊云服务(AWS) 为机器学习扩圈 触及每一位AI工作者
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(5) Deep Profiling for Amazon SageMaker Debugger，对模型训练进行剖析。通过Deep Profiling，能够自动监控系统资源利用率，例如 GPU、CPU、网络吞吐量和内存 I/O，对训练过程中的资源瓶颈进行告警，让开发者及时调度资源，更快地训练模型。 (6-7) Distributed Training，大型复杂深度学习模型的分布式训练。AWS提供了两种方法，模型训练拆分到几百、几千个CPU上进行。一个是数据并行引擎，对数据集进行拆分。一个是模型并行引擎，自动剖析、识别分割模型的最佳方式，在多个 GPU上高效分割具有几十亿参数的大型复杂模型。通过对训练进行拆分，Amazon SageMaker可以将训练大型复杂深度学习模型的速度比当前的方法快两倍。 (8) Edge Manager，边缘端模型质量监控和管理。Amazon SageMaker Edge Manager 可以帮助开发人员优化、保护、监控和维护部署在边缘设备集群上的机器学习模型。模型部署到边缘设备以后，仍然需要管理和监控模型，确保它们持续以高精度运行。当模型的准确性随着时间的推移而下降时，开发人员可以重新训练模型，不断提高模型的质量。 (9) JumpStart，快捷起步工具。通过Amazon SageMaker JumpStart，客户可以快速找到跟自己类似的机器学习场景相关信息。新手开发人员可以从多个完整的解决方案进行选择，例如欺诈检测、客户流失预测或时序预测，直接部署到自己的Amazon SageMaker Studio环境中。有一些经验的用户则可以从100多个机器学习模型中选择，快速开始模型构建和训练。 不断丰富的新功能，让Amazon SageMaker备受客户欢迎。它推出短短三年时间，已经有几万家客户在使用，包括3M、ADP、阿斯利康、Avis、拜耳、Bundesliga、Capital One、Cerner、Chick-fil-A、Convoy、达美乐比萨、富达投资、GE医疗、Georgia-Pacific、赫斯特、iFood、iHeartMedia、摩根大通、Intuit、联想、Lyft、国家橄榄球联盟、Nerdwallet、T-Mobile、汤森路透、Vanguard等等。 AWS的系列扩圈之举，背后是AWS对机器学习的雄心。Swami说，15年前他研究生毕业，有幸进入AWS开始云计算事业。如今可以毫无不夸张地说，云计算释放出巨大的力量，帮助各种创业公司和成熟企业取得了巨大的成功。机器学习目前就处于那样的早期阶段。我们从Swami的字里行间可以读出，机器学习就是AWS的下一个金矿。 （编辑：应用网_阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
