استفاده از SageMaker برای مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی در فضای ابری

با توجه به اینکه هوش مصنوعی در عصر نوآوری کنونی در کانون توجه قرار گرفته است، توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها به پلتفرم‌هایی نیاز دارند که قوی، مقیاس‌پذیر و آسان برای استفاده باشند. Amazon SageMaker یکی از این راه‌حل‌ها است، محصولی تحت خانواده فناوری‌های AWS - همه آنچه را که برای ایجاد، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به‌طور کامل در فضای ابری نیاز دارید در اختیار شما قرار می‌دهد.

نگاهی به نحوه کار SageMaker، دلیل تفاوت آن و دلیل اینکه یکی از قابل اعتمادترین ابزارهای توسعه هوش مصنوعی سازمانی در بازار امروز است، بیندازیم.

چرا SageMaker یک پلتفرم ML کاملاً Cloud-Native است :

Amazon SageMaker فقط در فضای ابری میزبانی نمی شود - بلکه برای آن ساخته شده است. به عنوان یک سرویس کاملاً مدیریت شده در زیرساخت AWS Cloud، ارائه می دهد:

•دسترسی فوری به محاسبات پرقدرت (CPU/GPU) با مقیاس بندی الاستیک

•بدون نیاز به پیکربندی محیط های محلی یا سخت افزار

•در دسترس بودن و امنیت بالا، مورد اعتماد شرکت، دولت و بانک ها

•قیمت گذاری پرداختی، مناسب برای استارت آپ ها و همچنین استقرار در مقیاس بزرگ

این به تیم ها اجازه می دهد تا به جای مدیریت سرورها بر روی ساخت مدل ها تمرکز کنند.

چه چیزی SageMaker را در دنیای هوش مصنوعی متمایز می‌کند؟

SageMaker مجموعه کاملی از قابلیت‌ها را برای پوشش چرخه عمر یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها فراهم می‌کند:

SageMaker Studio :

یک IDE درون مرورگر که در آن می‌توانید داده‌ها را آماده کنید، مدل‌ها را ایجاد و اعتبارسنجی کنید و نتایج را پیگیری کنید - همه از یک مکان.

SageMaker Autopilot (AutoML) :

مدل‌ها را به طور خودکار از داده‌های ساختار یافته می‌سازد، بهینه می‌کند و اعتبارسنجی می‌کند و یادگیری ماشین را برای افراد غیرمتخصص در دسترس قرار می‌دهد.

الگوریتم‌های از پیش ساخته شده + چارچوب‌های سفارشی:

با استفاده از الگوریتم‌های اختصاصی آمازون با کارایی بالا یا الگوریتم‌های خودتان با TensorFlow، PyTorch یا کانتینرهای سفارشی کار کنید.

تنظیم Hyperparameter و آموزش مدل:

آموزش انبوه با یک کلیک. کارها را رصد کنید و مستقیماً به Amazon S3 وارد شوید.

استقرار با یک کلیک:

با ابزارهای یکپارچه‌ای مانند Model Monitor و Clarify، مدل‌های فعال‌شده با نقاط پایانی را به‌صورت بلادرنگ، مقیاس‌پذیری خودکار و نظارت بر عملکرد مستقر کنید.

SageMaker در عمل، موارد استفاده مهم در دنیای واقعی :

ادغام یکپارچه: SageMaker در مرکز پلتفرم هوش مصنوعی AWS:

SageMaker به طور یکپارچه با سرویس‌های AWS تعامل دارد تا یک تجربه توسعه‌دهنده سرتاسری ارائه دهد:

• Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های مجموعه داده‌ها و مصنوعات مدل

• AWS Lambda برای راه‌اندازی بدون سرور خطوط لوله ML

• CloudWatch برای نظارت و ثبت وقایع در زمان واقعی

• Amazon ECR برای مدیریت مبتنی بر کانتینر مدل‌ها

• IAM و VPC برای راه‌اندازی شبکه ایمن و کنترل دسترسی

با این ادغام، SageMaker برای نمونه‌سازی اولیه و همچنین استفاده در سطح تولید در شرکت‌ها ایده‌آل است.

SageMaker در مقابل رقابا چگونه با Google و Azure مقایسه می شود :

انتخاب SageMaker-آیا ابزار Cloud AI برای شما مناسب است؟

اگر شما یک توسعه‌دهنده، دانشمند داده یا یک تیم سازمانی هستید که به دنبال ساخت خطوط لوله یادگیری ماشین در یک محیط امن، مقیاس‌پذیر و کاملاً مبتنی بر ابر هستید، Amazon SageMaker یک انتخاب عالی است.

چه شما :

• نمونه‌سازی اولیه با AutoML

• آموزش مدل‌های عظیم با GPU

• استقرار مدل‌های امن در مقیاس

• یا مدیریت خطوط لوله MLOps در سطح تولید

SageMaker ابزارها و قدرت ابری را برای انجام همه این کارها به شما می‌دهد - بدون نیاز به مدیریت دستی زیرساخت.

نکات پایانی :

Amazon SageMaker چیزی بیش از یک ابزار هوش مصنوعی است - این یک پلتفرم کامل یادگیری ماشین است که برای استفاده در دنیای واقعی در فضای ابری طراحی شده است. SageMaker با AutoML، پشتیبانی از مدل سفارشی، مدیریت کامل چرخه عمر و ادغام عمیق AWS، به تیم‌ها کمک می‌کند تا هوشمندانه‌تر، سریع‌تر و با اطمینان بیشتری ارسال کنند.برای هر کسی که در مورد هوش مصنوعی در تولید جدی است، SageMaker پلتفرمی است که ارزش ساختن روی آن را دارد.