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近日，全球云計(jì)算領(lǐng)導(dǎo)者AWS（亞馬遜旗下云服務(wù)商）宣布，將在中國(guó)寧夏和北京兩區(qū)域正式上線AmazonSageMaker。

據(jù)悉，Amazon SageMaker是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，可以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型進(jìn)行快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署。SageMaker完全消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中重復(fù)、繁瑣的調(diào)試步驟，可以幫助用戶在10分鐘內(nèi)訓(xùn)練出高質(zhì)量機(jī)器模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)施是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作，涉及大量數(shù)據(jù)試錯(cuò)流程。開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家首先必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、轉(zhuǎn)換和預(yù)處理，這些數(shù)據(jù)才能變成算法可以使用的格式。

即使是簡(jiǎn)單的機(jī)器模型，企業(yè)也需要花費(fèi)龐大的算力和大量的訓(xùn)練時(shí)間，并需要招聘專門(mén)的團(tuán)隊(duì)來(lái)管理包含多臺(tái)GPU服務(wù)器的訓(xùn)練環(huán)境。

從選擇和優(yōu)化算法，到調(diào)節(jié)影響模型準(zhǔn)確性的數(shù)百萬(wàn)個(gè)參數(shù)，訓(xùn)練模型的所有階段都需要大量人力和金錢支撐。

Amazon SageMaker通過(guò)預(yù)置的Notebook、針對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)集優(yōu)化的常用算法，以及自動(dòng)模型調(diào)優(yōu)，大大降低了模型構(gòu)建和訓(xùn)練的難度。并且，AmazonSageMaker顯著簡(jiǎn)化和加快了模型訓(xùn)練過(guò)程，可以通過(guò)自動(dòng)提供和管理基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)訓(xùn)練模型和運(yùn)行推理。

同時(shí)，AWS宣布了多項(xiàng)重要功能和高級(jí)特性，讓客戶能夠更輕松地構(gòu)建、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些功能包括：

面向機(jī)器學(xué)習(xí)的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE）：Amazon SageMaker Studio IDE為所有Amazon SageMaker功能和整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流提供了一個(gè)統(tǒng)一界面。為開(kāi)發(fā)者提供了創(chuàng)建項(xiàng)目文件夾、組織Notebook和數(shù)據(jù)集，以及協(xié)作討論Notebook和結(jié)果的功能。

Amazon SageMaker Studio使構(gòu)建、訓(xùn)練、解釋、檢查、監(jiān)視、調(diào)試和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得更簡(jiǎn)單、更快。

自動(dòng)構(gòu)建機(jī)器模型：Amazon SageMaker Autopilot是業(yè)內(nèi)首個(gè)可以讓開(kāi)發(fā)者對(duì)其模型保持控制和可見(jiàn)性的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

它會(huì)自動(dòng)檢查原始數(shù)據(jù)，應(yīng)用特征處理器，挑選最佳算法集，訓(xùn)練多個(gè)模型，對(duì)它們進(jìn)行調(diào)優(yōu)，跟蹤其性能，然后根據(jù)性能對(duì)模型進(jìn)行排名。用戶只需要少量時(shí)間便可以得到用于部署、性能優(yōu)異的機(jī)器模型。

調(diào)試與分析：Amazon SageMaker Debugger用于調(diào)試和分析模型訓(xùn)練，提高準(zhǔn)確性，減少訓(xùn)練時(shí)間，讓開(kāi)發(fā)者更好地理解模型。通過(guò)該工具在Amazon SageMaker中訓(xùn)練的模型將自動(dòng)發(fā)出收集到的關(guān)鍵指標(biāo)，這些指標(biāo)可以在AmazonSageMaker Studio中查看，也可以通過(guò)Amazon SageMaker Debugger的API查看，為訓(xùn)練的準(zhǔn)確性和性能提供實(shí)時(shí)反饋。

實(shí)驗(yàn)管理：Amazon SageMaker Experiments可以幫助開(kāi)發(fā)者組織和跟蹤機(jī)器學(xué)習(xí)模型的迭代。機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要多次迭代，目的是隔離和衡量更改特定輸入時(shí)的增量影響。這些迭代過(guò)程可能會(huì)生成數(shù)百個(gè)實(shí)驗(yàn)構(gòu)件，如模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和參數(shù)設(shè)置等。

Amazon SageMaker Experiments可自動(dòng)捕獲輸入?yún)?shù)、配置和結(jié)果，并將它們存儲(chǔ)為“實(shí)驗(yàn)”，以幫助開(kāi)發(fā)者管理這些迭代。

AWS全球副總裁兼大中華區(qū)執(zhí)行董事張文翎表示，AWS提供了廣泛、深入的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能服務(wù)。Amazon SageMaker在AWS中國(guó)（寧夏）區(qū)域和AWS中國(guó)（北京）區(qū)域上線，將幫助更多中國(guó)客戶去除機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的混亂和復(fù)雜性，讓他們能夠勝任構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型的工作，以應(yīng)對(duì)新的挑戰(zhàn)。

目前，全球數(shù)以萬(wàn)計(jì)的客戶正在利用Amazon SageMaker加快機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)試和部署，包括：Autodesk、Change Healthcare、拜耳、英國(guó)航空、蓋洛普、松下航空電子和T-Mobile等等。

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