AWS ažurira SageMaker za bržu implementaciju strojnog učenja

Amazon Web Services u srijedu je izveo niz ažuriranja za SageMaker, AWS uslugu koja pomaže korisnicima u izgradnji, obuci i implementaciji modela strojnog učenja. Nove su mogućnosti osmišljene kako bi pojeftinile i olakšale korištenje strojnog učenja.

Prvi, Amazon SageMaker Ground Truth Plus klijentima pruža pristup radnoj snazi ​​obučenoj za označavanje podataka. Usluga ubrzava izradu skupova podataka za obuku visoke kvalitete, a Amazon kaže da smanjuje troškove izrade skupova podataka za 40%. Tipično, proces uključuje izradu aplikacija za označavanje i upravljanje radnom snagom za označavanje.

U međuvremenu, novi SageMaker Training Compiler automatski kompilira korisnički kod za obuku Pythona i generira GPU kernele posebno za njihov model. Kod za obuku koristit će manje memorije i brže će računati, modele za obuku. AWS kaže da može ubrzati trening do 50%.

Sljedeći, Amazon SageMaker Inference Recommender automatizira testiranje opterećenja i optimizira performanse modela u instancama strojnog učenja. To štedi MLOps inženjerima vrijeme koje bi potrošili na odabir vrsta ML instanci i pisanje prilagođenih skripti za izvođenje referentnih vrijednosti performansi i testiranje opterećenja.

AWS je također objavio pregled SageMaker Zaključak bez poslužitelja, nova opcija zaključivanja koja korisnicima omogućuje implementaciju ML modela za zaključivanje bez potrebe za konfiguriranjem ili upravljanjem temeljnom infrastrukturom. Nova opcija u SageMakeru automatski osigurava, skalira i isključuje računalni kapacitet na temelju količine zahtjeva za zaključivanje. Kupci plaćaju samo trajanje izvođenja inferencijskog koda i količinu obrađenih podataka.