В последние годы машинное обучение значительно расширилось. Многие предприятия инвестировали в эту технологию и теперь пожинают плоды. Даже если есть много возможностей, влияние побудило гораздо больше компаний выйти на этот рынок и конкурировать за наибольшую долю.
С таким растущим спросом на приложения ИИ предложение инструментов и технологий также быстро расширяется. Сегодня ряд систем машинного обучения заявляют, что справляются со всем циклом машинного обучения.
Организации не уверены в том, какая платформа будет идеальной для них из-за того, что у них есть роскошь таких альтернатив.
В такой поворотный момент я советую своим партнерам углубиться и точно определить, чего они хотят от своего жизненного цикла машинного обучения, будь то простота построения конвейеров данных, возможность обучения моделей или возможность их быстрого развертывания.
Однако большинство компаний стремятся к «идеальной» платформе машинного обучения, которая упростила бы им проектирование, обучение и развертывание моделей машинного обучения. Хотя я не думаю, что существует идеальная платформа, которую можно было бы использовать, AWS SageMaker с ее адаптируемостью и масштабируемостью достаточно близок к этому.
Я описал преимущества использования AWS SageMaker в качестве платформы машинного обучения в своей статье в блоге.
Преимущества AWS SageMaker
- Динамические вычислительные экземпляры
SageMaker предоставляет множество вычислительных экземпляров с разным количеством ЦП, ГП и ОЗУ. Экземпляр компьютера можно выбрать в зависимости от потребностей вашего приложения.
Всего одним щелчком мыши вы можете выбрать любой экземпляр по вашему выбору, от 2-ядерных до 96-ядерных процессоров и от 4 до 768 ГБ ОЗУ. Управление IP-адресами этих машин, образами AMI или группами безопасности не требуется.
2. Богатая библиотека алгоритмов AWS
Для обучения вашей модели с использованием предварительно обученных моделей Amazon SageMaker включает библиотеки Amazon, содержащие высокопроизводительные алгоритмы. Для использования с сервисами AWS алгоритмы и модели были значительно оптимизированы.
Кроме того, SageMaker дает вам возможность использовать собственные алгоритмы, которые можно импортировать с помощью ведущих контейнеров.
3. Размещение модели в конечной точке
С помощью SageMaker вы можете разместить модель в конечной точке, а затем вызвать ее, используя код, созданный на любом широко распространенном языке программирования. Если у вас есть размещенный API, вы можете использовать код API для связи с конечной точкой или сделать это с помощью функции Lambda.
Вы также можете разместить несколько моделей на одной конечной точке. Создание уникального образа Docker немного усложняет задачу.
4. Сообщество машинного обучения AWS
Кроме того, AWS предоставляет мультикультурное сообщество специалистов по данным, инженеров-программистов, исследователей искусственного интеллекта и бизнес-профессионалов с обширным опытом в области машинного обучения. Вы можете взаимодействовать с этим сообществом и работать с этими специалистами с помощью SageMaker.
Независимо от ваших предыдущих знаний в области машинного обучения, вы можете узнать и изучить различные возможности и возможности AWS SageMaker.
5. Интеллектуальная настройка гиперпараметров
Для ряда моделей SageMaker предоставляет интеллектуальные возможности настройки гиперпараметров. В любое время вы можете запланировать задачу настройки, и SageMaker отобразит оптимальный гиперпараметр на основе этого.
6. Оплата по мере использования модели
Одним из основных преимуществ использования AWS SageMaker является стоимость. Одним из основных преимуществ использования AWS SageMaker является стоимость. Из-за необходимости установки, запуска кода и последующего выключения системы эти платформы обычно имеют сравнительно высокую цену.
В отличие от этого, SageMaker взимает несколько долларов в час за вычислительные экземпляры, которые можно использовать менее минуты, и вы все равно будете платить за секунды использования экземпляра. Вы можете извлечь выгоду из этого динамического ценообразования, разместив свой ноутбук на недорогом экземпляре и обучив его на мощном графическом процессоре.
SageMaker предлагает широкий спектр вычислительных экземпляров, которые вы можете выбрать в зависимости от ваших требований и бюджета.
7. Наличие блокнотов Jupyter
Специалисты по данным могут получить доступ к блокнотам Jupyter с помощью AWS SageMaker. Возможность использовать блокноты Jupyter для всего жизненного цикла машинного обучения — создания, обучения и развертывания — высоко ценится сообществом специалистов по данным.
Специалисты по данным могут анализировать, очищать и преобразовывать данные в любую форму по своему выбору, используя традиционные подходы, такие как Pandas и Matplotlib, R и ggplot2 и т. д. Эти ноутбуки работают на ядрах R или Python.
Поскольку не существует безупречной и совершенной платформы машинного обучения, AWS SageMaker также не идеален. Он обеспечивает гибкость и масштабируемость, необходимые для создания высокопроизводительной модели, оставаясь при этом доступным по цене, и будет только улучшаться с постоянными дополнениями и расширениями AWS.
