【51CTO.com快譯】

亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）宣布了其基于云的機器學(xué)習(xí)平臺SageMaker的九個主要新更新。

SageMaker旨在提供一種機器學(xué)習(xí)服務(wù)，該服務(wù)可用于構(gòu)建，訓(xùn)練和部署幾乎所有用例的ML模型。

在今年的re：Invent會議上，AWS發(fā)布了幾條公告，以進一步提高SageMaker的功能。

AWS亞馬遜機器學(xué)習(xí)副總裁Swami Sivasubramanian說：

“成千上萬的日常開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家已經(jīng)使用我們行業(yè)領(lǐng)先的機器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker消除了構(gòu)建，訓(xùn)練和部署自定義機器學(xué)習(xí)模型的障礙。擁有像SageMaker這樣的被廣泛采用的服務(wù)

的最好的部分之一就是，我們得到了大量的客戶建議，這些建議推動了我們下一批可交付成果的發(fā)展。

今天，我們宣布了一套適用于Amazon SageMaker的工具，使開發(fā)人員可以更輕松地構(gòu)建端到端機器學(xué)習(xí)管道，以準備，構(gòu)建，訓(xùn)練，解釋，檢查，監(jiān)視，調(diào)試和運行自定義機器學(xué)習(xí)模型具有更大

的可見性，可解釋性和大規(guī)模的自動化。”

第一個公告是Data Wrangler，該功能旨在自動為機器學(xué)習(xí)準備數(shù)據(jù)。

Data Wrangler使客戶可以從各種數(shù)據(jù)存儲中選擇所需的數(shù)據(jù)，然后單擊即可導(dǎo)入。包括300多個內(nèi)置數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器，可幫助客戶在無需編寫任何代碼的情況下對功能進行標準化，轉(zhuǎn)換和組合。

德勤AI生態(tài)系統(tǒng)和平臺負責(zé)人負責(zé)人Frank Farrall評論：

“ SageMaker Data Wrangler使我們能夠利用豐富的轉(zhuǎn)換工具來開創(chuàng)性地滿足我們的數(shù)據(jù)準備需求，這些轉(zhuǎn)換工具可加速將新產(chǎn)品推向市場所需的機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)準備過程。

反過來，我們的客戶可以從我們擴展部署的速度中受益，這使我們能夠在幾天而不是幾個月的時間內(nèi)提供可衡量的，可持續(xù)的結(jié)果，以滿足客戶的需求。”

第二個公告是Feature Store。Amazon SageMaker Feature Store提供了一個新的存儲庫，可輕松存儲，更新，檢索和共享機器學(xué)習(xí)功能以進行培訓(xùn)和推理。

Feature Store旨在克服存儲映射到多個模型的要素的問題。專用功能庫可幫助開發(fā)人員訪問和共享功能，從而使開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊之間更容易命名，組織，查找和共享功能集。由于它位于

SageMaker Studio中-靠近運行ML模型的地方-AWS聲稱它提供了一位數(shù)毫秒的推理延遲。

Intuit數(shù)據(jù)平臺工程副總裁Mammad Zadeh說：

“在發(fā)布Amazon SageMaker Feature Store之前，我們與AWS緊密合作，我們對完全托管的功能存儲的前景感到興奮，因此我們不再需要在組織內(nèi)維護多個功能存儲庫。

我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家將能夠使用中央存儲中的現(xiàn)有功能，并推動團隊和模型之間功能的標準化和重復(fù)使用。”

接下來，我們有SageMaker Pipelines，它聲稱是針對機器學(xué)習(xí)的第一個專門構(gòu)建的，易于使用的持續(xù)集成和持續(xù)交付（CI / CD）服務(wù)。

開發(fā)人員可以定義端到端機器學(xué)習(xí)工作流程的每個步驟，包括數(shù)據(jù)加載步驟，Amazon SageMaker Data Wrangler的轉(zhuǎn)換，Amazon SageMaker Feature Store中存儲的功能，培訓(xùn)配置和算法設(shè)置，

調(diào)試步驟以及優(yōu)化步驟。 。

考慮到正在進行的事件， SageMaker Clarify可能是AWS本周最重要的功能之一。

Clarify旨在在整個機器學(xué)習(xí)工作流程中提供偏差檢測，使開發(fā)人員能夠在其ML模型中建立更大的公平性和透明度。開發(fā)人員可以使用集成的解決方案快速嘗試并應(yīng)對模型中的任何偏差，而不必使用

通常耗時的開源工具。

DFL集團數(shù)字創(chuàng)新執(zhí)行副總裁Andreas Heyden說：

“ Amazon SageMaker Clarify無縫地與德甲Match Facts數(shù)字平臺的其余部分無縫集成，并且是我們在Amazon SageMaker上標準化機器學(xué)習(xí)工作流程的長期戰(zhàn)略的關(guān)鍵部分。

通過使用AWS的創(chuàng)新技術(shù)（例如機器學(xué)習(xí)）來提供更深入的見解，并為球迷提供對在球場上瞬間做出的決策的更好理解，德甲比賽實況使觀眾能夠深入了解關(guān)鍵決策。每場比賽。”

適用于Amazon SageMaker的Deep Profiling自動監(jiān)視系統(tǒng)資源利用率，并在任何檢測到的培訓(xùn)瓶頸需要的地方提供警報。該功能可跨框架（PyTorch，Apache MXNet和TensorFlow）使用，并自動收

集系統(tǒng)和培訓(xùn)指標，而無需在培訓(xùn)腳本中進行任何代碼更改。

下一步，我們對SageMaker進行了分布式培訓(xùn)，AWS聲稱它使培訓(xùn)大型，復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型成為可能，其速度比當(dāng)前方法快兩倍。

Turbine的首席技術(shù)官KristófSzalay評論：

“我們使用機器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練基于專有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的計算機模擬人體細胞模型，稱為模擬細胞。通過在分子水平上準確預(yù)測各種干預(yù)措施，Simulated Cell可以幫助我們發(fā)現(xiàn)新的癌癥藥物并找到現(xiàn)有療法的

組合伙伴。

模擬培訓(xùn)是我們不斷重復(fù)的工作，但是在一臺機器上，每次培訓(xùn)都需要幾天的時間，因此阻礙了我們快速迭代新思想的能力。

我們對Amazon SageMaker上的分布式培訓(xùn)感到非常興奮，我們希望將其培訓(xùn)時間減少90％，并幫助我們專注于我們的主要任務(wù)：編寫用于單元模型培訓(xùn)的同類最佳代碼庫。

最終，Amazon SageMaker可以使我們在主要任務(wù)中變得更加有效：為患者識別和開發(fā)新的抗癌藥物。”

SageMaker的數(shù)據(jù)并行引擎通過自動在多個GPU之間分割數(shù)據(jù)，將培訓(xùn)工作從單個GPU擴展到成百上千個，從而將培訓(xùn)時間縮短了40％。

隨著邊緣計算的進步迅速增加，AWS與SageMaker Edge Manager保持同步。

Edge Manager幫助開發(fā)人員優(yōu)化，保護，監(jiān)視和維護部署在邊緣設(shè)備群上的ML模型。除了幫助優(yōu)化ML模型和管理邊緣設(shè)備外，Edge Manager還提供了對模型進行加密簽名，將預(yù)測數(shù)據(jù)從設(shè)備上

載到SageMaker進行監(jiān)視和分析的功能，以及查看可跟蹤并提供有關(guān)運行情況的可視化報告的儀表板的功能。 SageMaker控制臺中已部署的模型。

聯(lián)想個人電腦和智能設(shè)備云與軟件副總裁Igor Bergman評論：

“ SageMaker Edge Manager將幫助消除部署后優(yōu)化，監(jiān)控和持續(xù)改進模型所需的手動工作。有了它，我們預(yù)計我們的模型將比其他類似的機器學(xué)習(xí)平臺運行得更快，消耗的內(nèi)存更少。

隨著我們將AI擴展到整個Lenovo服務(wù)產(chǎn)品組合的新應(yīng)用程序中，我們將繼續(xù)需要高性能的管道，該管道在云和數(shù)百萬個邊緣設(shè)備上都具有靈活性和可擴展性。這就是為什么我們選擇Amazon

SageMaker平臺。憑借其豐富的邊緣到云和CI / CD工作流功能，我們可以有效地將機器學(xué)習(xí)模型帶入任何設(shè)備工作流，以提高生產(chǎn)率。”

最后，SageMaker JumpStart旨在使對機器學(xué)習(xí)部署經(jīng)驗不足的開發(fā)人員更容易上手。

JumpStart為開發(fā)人員提供了易于使用的可搜索界面，以查找同類最佳的解決方案，算法和示例筆記本。開發(fā)人員可以從幾個端到端的機器學(xué)習(xí)模板（例如欺詐檢測，客戶流失預(yù)測或預(yù)測）中進行選

擇，并將其直接部署到他們的SageMaker Studio環(huán)境中。

AWS一直在進行SageMaker改進，在過去的一年中提供了50多種新功能。保險杠功能下降之后，我們可能不應(yīng)該再期待2020年了。

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