在Amazon SageMaker诞生之前 , 掌握机器学习能力的往往是拥有开发人员、数据科学家的研究实验室 , 又或者是以机器学习为主要业务的科技企业 , 并且需要耗费大量的算力和成本以及经历漫长的训练周期 。 如此高的技术、算力、成本与时间门槛 , 无疑将绝大多数的企业都拒之门外 。 亚马逊云科技推出Amazon SageMaker的目的 , 就是为了打破机器学习的壁垒 , 推进这项尖端技术的普惠化 , 把机器学习能力真正从研究实验室交到企业手中 。
为了推动机器学习普惠化 , Amazon SageMaker推出了全球首个用于机器学习的集成开发环境(IDE) , 使开发人员、数据科学家和商业分析师能够快速、轻松地准备数据 , 并在规模上构建、训练和部署高质量的机器学习模型 。 从2017年诞生至今的六年时间里 , 亚马逊云科技增加了超过290项新的功能和特性 , 包括在不久前闭幕的2022年亚马逊云科技re:Invent全球大会上 , Amazon SageMaker又推出了8项新功能 , 让团队能够更轻松地协同机器学习模型的端到端开发和部署 , 将数据扩展到地理空间 , 帮助客户大规模利用机器学习 , 并更好地进行机器学习相关的模型治理 。
Amazon SageMaker的机器学习普惠之路 , 让数以万计不同规模和行业的企业都从中获益匪浅 。 如今这些企业客户每个月都在通过亚马逊云科技Amazon SageMaker构建数百万个模型、训练数十亿参数规模的模型、生成数万亿个预测 。 这样的普及速度与应用规模 , 在Amazon SageMaker诞生之前都是从未有过的 。
来自全球用户的现身说法
如果您对AI绘画充满兴趣 , 那么想必对当前全球炙手可热的AI绘画独角兽——Stability AI也一定不会感到陌生 。 作为以AI绘画走红全球的新晋独角兽企业 , Stability AI推出了开源AI模型Stable Diffusion 。 通过这款AI模型 , 即使是完全不具备绘画技能的人 , 也只需用一段文字描述出自己想要的画面 , 就可以得到精妙绝伦的绘画作品 。 如此神奇的效果 , 可以想见这样的一款AI模型会有多受欢迎——自从2022年8月推出以来 , Stable Diffusion迅速被全球超过20万开发者下载和授权 , 全平台日活用户超1000万;作为Stability AI面向消费者的产品 , DreamStudio注册用户也已经超过100万 , 来自全球50多个国家的用户共同创建了超过1.7亿张图像 。 而Stability AI的首选云服务提供商 , 正是亚马逊云科技 。 通过使用Amazon SageMaker托管的基础设施和优化库 , Stability AI能够使其模型训练具有更高韧性和性能 , 并且大幅减少了训练时间和成本 。
LG人工智能研究院推出了由超大“人工智能语言模型”EXAONE驱动的人工智能艺术家Tilda 。 Tilda是一个超级巨型的人工智能系统 , 可以处理2.5亿个高清图像-文本对数据集 , 并且通过多模态人工智能创造全新的图像 , 然而训练Tilda时需要大量的计算和高效的并行处理 , 并对大规模数据进行可持续管理以及灵活处理新获取的数据 。 通过使用亚马逊云科技Amazon SageMaker训练模型和分布式训练库 , LG人工智能研究院在未对训练代码进行重大修改的情况下 , 将速度提高了59% , 效果可以说是立竿见影 。
香港职业教育学院的IT部门使用Amazon SageMaker Studio Lab , 为学生提供参与真实世界机器学习项目的机会 , 而不会被设置或配置所困住 , 从而能够开展更多的编码练习 。 在基础机器学习和Python相关的课程中使用Amazon SageMaker Studio Lab , 则可以为学生在多项云技术方面打下坚实基础 。
【固态硬盘|人工智能服务哪家强?IDC评估报告看过来】可以预见的是 , 随着亚马逊云科技不断推进机器学习普惠化 , Amazon SageMaker将来还会在越来越多的行业和应用领域大展身手 。
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