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AWS推進最廣泛最完善的AI戰略

2019-12-23 10:48:48
閱讀提示:      亞馬遜網絡服務公司正在尋求通過純粹的廣度和多樣性在競爭激烈的市場中使其人工智能產品與眾不同,因為云巨頭認為單個產品或平臺無法滿足

    亞馬遜網絡服務公司正在尋求通過純粹的廣度和多樣性在競爭激烈的市場中使其人工智能產品與眾不同,因為云巨頭認為單個產品或平臺無法滿足大多數客戶的需求。

 

    為此,云領導者的首席執行官Andy Jassy在星期二放棄了幾個新的AI開發平臺功能和注入了機器學習的工具,以使該產品組合更加完善,從而使更多的客戶可以使用各個級別的強大技術。堆。
    “機器學習不是一項單一的服務,” Jassy在AWS re:Invent會議上的主題演講中說。因此,AWS希望提供“最廣泛,最完整的機器學習功能集”。
    他說,亞馬遜對多樣性的關注是使用AWS進行機器學習的公司的兩倍之多。 
    Jassy說:“開發人員,數據科學家和公司對從數據中獲取價值感到非常熱情和激動,以至于他們愿意使用笨拙的工具。”亞馬遜的戰略是使利用該技術變得非常容易得多,即通過擴展已經全面的產品組合,使客戶能夠承受其能力。
    在數據科學家和專家進行工作的堆棧最底層,AWS在其P3系列中引入了強大的實例。他說,這些創新帶來的性能優于“山景城公司”設定的先前基準,而不是直接命名競爭對手Google。
    但是,與大多數其他云提供商不同,AWS不想通過單個ML框架來向所有人傳遞信息。
    他說:“我們的團隊除了致力于優化AWS上的TensorFlow性能外,什么也不做。”
    但是,與開發人員和數據科學家的對話導致AWS得出結論,其中90%的人使用TensorFlow以外的多個框架,最著名的是PyTorch和MXNet。AWS不想強迫這些客戶將其所有工作移植到TensorFlow。
    不斷升級,亞馬遜提供了SageMaker,這是Jassy所說的產品,它在開發人員構建,訓練和部署ML模型的方式上引入了“海平面”變化。
    該自動化平臺發展迅速,去年增加了50多種功能,例如SageMaker Ground Truth和AWS ML Marketplace。
    但是Jassy承認,“ SageMaker步驟之間的所有工作仍然比我們希望的要難得多。”機器學習從未有過端到端的集成開發人員環境。
    他于周二推出了Amazon SageMaker Studio,它通過一個完全集成的環境來開發機器學習來改變這一現狀。
    賈西談到新的開發環境時說:“這是一個巨大的飛躍。”
    SageMaker Studio是一個基于Web的IDE,可以存儲代碼,筆記本,數據集,并使它們都可以從單個窗格訪問,從而更輕松地管理構建ML模型的所有部分。
    Jassy還推出了Amazon SageMaker Notebook和Amazon SageMaker Experience,Amazon SageMaker Notebook可以通過單擊旋轉Jupyter筆記本,Amazon SageMaker Experience可以自動組織和搜索涉及構建,訓練和調整模型的每個步驟。
    培訓機器學習模型中的一個令客戶感到沮喪的是,他們在自動平臺上構建時的黑盒性質。