在國(guó)內(nèi)外云計(jì)算市場(chǎng),亞馬遜云服務(wù)(AWS)無(wú)疑是最強(qiáng)王者,而隨著云計(jì)算的不斷成熟,以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的腳步加快,以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的許多人工智能技術(shù)也迎來(lái)的新的風(fēng)口。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù),當(dāng)前40%的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目都會(huì)運(yùn)用人工智能。
AWS宣布在AWS中國(guó)(寧夏)和(北京)區(qū)域正式上線一件人工智能利器——Amazon SageMaker。Amazon SageMaker 是一項(xiàng)完全托管的服務(wù),可以幫助開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型。這意味著AWS在中國(guó)地區(qū)的發(fā)布節(jié)奏已經(jīng)加快,也顯示了對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的重視。
“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是云計(jì)算中非常重要的應(yīng)用。它跟數(shù)據(jù)在一起,會(huì)成為下一階段企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心推進(jìn)點(diǎn)。”AWS首席云計(jì)算企業(yè)戰(zhàn)略顧問(wèn)張俠博士表示。
機(jī)器學(xué)習(xí)迎來(lái)黃金發(fā)展期,AWS有何布局?
當(dāng)前,全球各地的公司,從初創(chuàng)公司到大型企業(yè),部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序幾乎是普遍的重中之重。“數(shù)以萬(wàn)計(jì)的公司, 幾乎涉及每一個(gè)行業(yè)和細(xì)分市場(chǎng),開(kāi)始將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于其工作負(fù)載,從數(shù)據(jù)中獲得更多價(jià)值,獲得洞察,提升業(yè)務(wù)。我們正在開(kāi)啟機(jī)器學(xué)習(xí)的黃金時(shí)代,以前阻礙機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用的許多限制開(kāi)始消失。”在張俠看來(lái),幾乎所有行業(yè)都在機(jī)器學(xué)習(xí)的影響范圍之內(nèi),而且許多風(fēng)口正在匯集在一起,使得部署機(jī)器學(xué)習(xí)變得前所未有的簡(jiǎn)單。
值得一提的是,亞馬遜是探索和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的佼佼者。20多年來(lái),它在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面進(jìn)行了大量的投入,在線零售的個(gè)性化產(chǎn)品推薦、運(yùn)營(yíng)中心機(jī)器人、無(wú)人機(jī)送貨、Amazon Alexa語(yǔ)音助理、Amazon GO無(wú)人值守超市譽(yù)滿全球,這些都依靠人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的支持。
在AWS交付了廣泛而深入的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)后,亞馬遜率先使用這些服務(wù)并且提供反饋意見(jiàn)。這些意見(jiàn)加上AWS其它機(jī)器學(xué)習(xí)客戶的反饋意見(jiàn),推動(dòng)著AWS不斷創(chuàng)新,促使AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)組合日益強(qiáng)大,日益受客戶歡迎。
同時(shí),AWS在計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析等方面廣博深厚的能力,它們優(yōu)異的安全性、可靠性、可擴(kuò)展性和成本效率都可以支撐AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。張俠介紹,AWS提供的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案是一個(gè)包括三層的服務(wù)堆棧。如下圖所示,Amazon SageMaker是其中間層。在這一層,主要通過(guò)Amazon SageMaker這一完全托管的服務(wù),完全消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的繁重工作,讓開(kāi)發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。
此外,AWS也根據(jù)不同類型客戶的需求,提供了全面的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。
在三層服務(wù)堆棧的底層,為想要自己構(gòu)建算法或開(kāi)發(fā)新框架的客戶提供靈活選擇,客戶可以選擇使用TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod 和 Keras等機(jī)器學(xué)習(xí)框架。在這一層,AWS 專注于性能、靈活性,降低成本,以便任何用戶都可以使用最新的基礎(chǔ)設(shè)施,對(duì)多種框架進(jìn)行試驗(yàn)。
在三層服務(wù)堆棧的頂層,AWS提供了訓(xùn)練好的人工智能服務(wù),這些服務(wù)主要解決與人類認(rèn)知相關(guān)的典型問(wèn)題。例如,計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的服務(wù),可以識(shí)別圖像或視頻中的對(duì)象、人員、文本、場(chǎng)景、活動(dòng)和不安全或不適宜的內(nèi)容。客戶可以直接在其應(yīng)用中調(diào)用AWS提供的這些人工智能服務(wù),而無(wú)需關(guān)注服務(wù)背后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
在三層服務(wù)堆棧的中層就是Amazon SageMaker,也是最重要的一層。對(duì)一些有技術(shù)背景的企業(yè)專業(yè)客戶,可以利用Amazon SageMaker為企業(yè)找到這些人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)所帶來(lái)的一些創(chuàng)新點(diǎn)、突破點(diǎn),推出新產(chǎn)品、新服務(wù)的點(diǎn),使得企業(yè)能夠自己全方位的把握這些機(jī)器學(xué)習(xí)的工具、手段、方法,而為自己所用。
化繁為簡(jiǎn),Amazon SageMaker讓機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有門檻
眾所周知,機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)施是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作,涉及大量試錯(cuò),并且需要專業(yè)技能。由于沒(méi)有集成化的工具用于整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)方式是復(fù)雜、繁復(fù)和昂貴的。
張俠表示,制約人工智能廣泛應(yīng)用的因素有三個(gè)方面:一是掌握人工智能專業(yè)知識(shí)的人才不足;二是構(gòu)建和擴(kuò)展人工智能的技術(shù)產(chǎn)品有難度;三是在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中部署人工智能應(yīng)用費(fèi)時(shí)且成本高。最終導(dǎo)致缺乏低成本、易使用、可擴(kuò)展的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)。
而Amazon SageMaker的出現(xiàn),正是為了幫助企業(yè)解決這些挑戰(zhàn)。Amazon SageMaker是一個(gè)工具集,提供了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的所有組件,貫穿整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程,從而以更少的努力、更低的成本、更快地將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)。Amazon SageMaker 完全消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的繁重工作,讓開(kāi)發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。
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),Amazon SageMaker大大降低了模型構(gòu)建和訓(xùn)練的難度。并且,Amazon SageMaker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 最近宣布了多項(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。
Amazon SageMaker提供了強(qiáng)大的功能,如彈性筆記本、實(shí)驗(yàn)管理、自動(dòng)模型創(chuàng)建、調(diào)試與分析,以及模型概念漂移檢測(cè),等等。這些功能封裝在首個(gè)面向機(jī)器學(xué)習(xí)的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境Amazon SageMaker Studio中。集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 (IDE) 當(dāng)前是IT界一個(gè)重要的概念。同時(shí),AWS還在不斷地為它增加新功能,僅僅在2019年就增加了50多個(gè)新功能。Amazon SageMaker不僅功能非常強(qiáng)大,而且易于使用。
備受中國(guó)客戶及合作伙伴期待
當(dāng)前,全球使用AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的客戶數(shù)以萬(wàn)計(jì),其中也有不少中國(guó)客戶。例如大宇無(wú)限、虎牙、嘉誼互娛、華來(lái)科技等,他們都選擇Amazon SageMaker大規(guī)模構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
大宇無(wú)限是一家移動(dòng)app開(kāi)發(fā)的初創(chuàng)企業(yè),主要為中東、東南亞和拉丁美洲等新興市場(chǎng)提供移動(dòng)短視頻服務(wù)。此前,在大宇無(wú)限的產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的個(gè)性化在線推薦,對(duì)其開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的整個(gè)流程極為復(fù)雜,需要大量的開(kāi)發(fā)人員耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間才有可能完成。
“Amazon SageMaker的出現(xiàn),幫助大宇無(wú)限實(shí)現(xiàn)了從0到1的突破。不僅及大地簡(jiǎn)化了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)建、訓(xùn)練和部署的流程,而且SageMaker的很多算法已經(jīng)深度優(yōu)化。對(duì)大宇無(wú)限來(lái)說(shuō),可以直接做好訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,然后調(diào)用接口、設(shè)置參數(shù),幾個(gè)命令就可以直接部署上線。”大宇無(wú)限機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)總監(jiān)蘇映濱表示,現(xiàn)在僅用了三個(gè)月的時(shí)間就從零完成了整個(gè)系統(tǒng)的建設(shè)并承受了實(shí)際用戶訪問(wèn)的壓力。
AWS合作伙伴網(wǎng)絡(luò) (APN) 成員也對(duì)Amazon SageMaker在中國(guó)區(qū)域上線表示歡迎。伊克羅德是AWS的核心級(jí)咨詢合作伙伴,也是一家云原生的云咨詢服務(wù)公司,通過(guò)AWS跟第三方的機(jī)構(gòu)認(rèn)可的云托管服務(wù)商,其基于AWS的解決方案極大地減少了用戶的開(kāi)發(fā)時(shí)間與運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。
“對(duì)我們來(lái)說(shuō),SageMaker是一個(gè)兼具效能和效力以及成本優(yōu)化的人工智能的平臺(tái)。” 伊克羅德產(chǎn)品經(jīng)理陳昶佑表示,Amazon SageMaker是伊克羅德整個(gè)平臺(tái)的基礎(chǔ)。尤其是對(duì)于有AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)的公司來(lái)說(shuō),它更像是簡(jiǎn)便的人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái),高效能的算法不僅幫助我們?nèi)ス?jié)省我們的開(kāi)發(fā)時(shí)間,也節(jié)省了成本。同時(shí),我們也能透過(guò)高效能的算法去幫助客戶建立讓客戶非常具有信心的解決方案。
陳昶佑強(qiáng)調(diào),通過(guò)SageMaker,伊克羅德可以更有效率的加速客戶商業(yè)創(chuàng)新的進(jìn)程,為客戶提供AI技術(shù)上的專業(yè)支持,幫客戶量身打造真正屬于他的專屬的AI的運(yùn)用,加速場(chǎng)景的落地。
作為全球云計(jì)算的開(kāi)創(chuàng)者和引領(lǐng)者,AWS借助云計(jì)算的東風(fēng)站上了機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)口,與此同時(shí),又借助云計(jì)算,正在推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)這一風(fēng)口。張俠預(yù)測(cè),隨著AWS機(jī)器學(xué)習(xí)一系列主要工具在中國(guó)落地,包括互聯(lián)網(wǎng)公司、醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)以及傳統(tǒng)制造企業(yè)均可以受益,并推動(dòng)更多企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
責(zé)任編輯:tzh
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