Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

授权声明:本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权,包括不限于在 亚马逊云科技开发者社区, 知乎,自媒体平台,第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道。

一、前言

        在当今的数字化时代,人工智能和机器学习已经成为推动社会进步的重要引擎。亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上,宣布推出五项Amazon SageMaker新功能:

Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

  • Amazon SageMaker HyperPod通过为大规模分布式训练提供专用的基础架构,将基础模型的训练时间缩短了高达40%;

  • Amazon SageMaker Inference通过优化加速器的使用,平均降低50%的基础模型部署成本,并平均缩短了20%的延迟时间;

  • Amazon SageMaker Clarify能够让客户更轻松地根据支持负责任的AI的参数,迅速评估和选择基础模型;

  • Amazon SageMaker Canvas功能帮助客户通过自然语言指令加速数据准备,并仅需几次点击即可使用基础模型进行模型定制;

  • 宝马集团(BMW)、缤客(Booking.com)、Hugging Face、Perplexity、Salesforce、Stability AI和先锋领航集团(Vanguard)等已开始使用新的Amazon SageMaker功能

旨在帮助客户加速构建、训练和部署大型语言模型和其他基础模型,这些新功能将助力用户更快的进行模型开发和应用部署,提供更强大的工具和资源。本文将对Amazon SageMaker进行实际体验,以揭示其如何助力机器学习之旅。

二、Amazon SageMaker概述

Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker通过传统的方式创建机器学习模型,开发人员需要从数据准备过程开始,经过可视化、选择算法、设置框架、训练模型、调整数百万个可能的参数、部署模型并监视其性能,这个过程往往需要重复多次,非常繁琐且特别耗时。

以下创建机器学习模型的典型工作流程:

Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

那么Amazon SageMaker是一项完全托管的服务,它提供了一站式的机器学习开发环境,从数据准备、模型训练到模型部署,所有这些都可以在云端完成,十分方便快捷,能够带来巨大的效能提升以下是Amazon SageMaker提供的几种机器学习开发环境:

  • Amazon SageMaker Studio:允许您构建、训练、调试、部署和监控您的机器学习模型。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker
  • 亚马逊SageMaker笔记本实例:允许您准备和处理数据,以及从运行 Jupyter Notebook 应用程序的计算实例训练和部署机器学习模型。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker
  • Amazon SageMaker Studio Lab:Studio Lab 是一项免费服务,可让您在基于开源的环境中访问AWS计算资源JupyterLab,无需AWS账户。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker
  • Amazon SageMaker Canvas:使您能够使用机器学习来生成预测,而无需编写代码。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker
  • Amazon SageMaker 地理空间:使您能够构建、训练和部署地理空间模型。
  • Amazon rStud ioSageMaker:rStudio 是 R 的 IDE,它具有支持直接执行代码的控制台、语法突出显示编辑器以及用于绘图、历史记录、调试和工作区管理的工具。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

对于不想处理硬件软件和基础架构等方面问题希望简化操作机器学习模型开发流程灵活选择算法和模型及资源以满足不同业务需求的,可以放心的选择Amazon SageMaker!

三、Amazon SageMaker在生产环境中的应用优势

在机器学习的应用过程中,将模型部署到生产环境是一项关键任务。生产环境不仅要求模型具有高性能,还要求模型具备高可用性和可扩展性。本文将深入探讨Amazon SageMaker在生产环境中应用的优势和挑战。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

  1. 高性能:Amazon SageMaker可以利用亚马逊云科技的计算资源,为用户提供高性能的机器学习模型训练和部署。它支持多种深度学习框架,包括TensorFlow、PyTorch等,可以满足不同类型的应用需求。
  2. 高可用性:通过自动扩展群集和跨多个可用性区域的数据存储,Amazon SageMaker可以保证模型的高可用性。这意味着即使在流量高峰期或服务器故障的情况下,模型也能保持稳定运行。
  3. 自动化:Amazon SageMaker提供了自动化的模型部署工具,可以自动将训练好的模型转换为生产就绪的版本,并部署到云端或边缘设备上。这大大降低了模型部署的复杂性和人工错误率。
  4. 安全性:Amazon SageMaker提供了完善的安全性控制,包括数据加密、访问控制和安全审计等功能,可以保护用户的数据和模型的安全性。

四、Amazon SageMaker如何把机器学习的能力赋能每一个企业角色

        相信对于很多计算机领域的开发者来说,利用Amazon SageMaker来进行机器学习的构建应该是轻车熟路,那么对于非计算机领域背景的人能够使用Amazon SageMaker的强大功能来进行机器学习并且应用到他们的日常业务场景中呢,答案是肯定的。Amazon SageMaker Canvas 使您能够使用机器学习来生成预测,而无需编写任何代码。接下来,我将会以公开的糖尿病患者数据集(包含历史数据),这个数据集包括超过15个与患者和医院结果相关的特征,共计16,000行数据量,使用Amazon SageMaker Canvas零代码来构建模型预测高危糖尿病患者是否有可能在30天内、30天后或根本不入院。接下来我来指导大家怎么操作和使用:

1、在Amazon SageMaker控制台选择画布,并点击canvasAmazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

2、进入到Amazon SageMaker Canvas界面后回有一个引导提示:数据集管理、建模、预测Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

3、选择New model并创建一个新的模型Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMakerAmazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

4、导入数据集和预览,数据集包含了15个与患者和医院结果相关的特征字段Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

5、系统提供了两种构建模式:标准模式、快速模式。快速构建模型模式,模型构建速度更快,精确度则要低一些。标准模式则反之,模型构建耗时更多,精准度则要高一些。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

6、选择我们目标字段readmitted (重新入院)字段来作为我们的预测字段

我们可以在下方的预览中查看到每一个特征值,是否存在缺失值以及与目标值的相关性,并根据需要进行特征值或特征组合的筛选。通过查看特征分布,我们可以查看特征是否存在偏移和不均衡的问题。Amazon Canvas可以自动识别数据中的缺失值并用相邻值进行填补。通过结合业务逻辑和与目标值的相关性,我们可以初步选定特征组合。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

7、与此同时,我们还可以通过选择快速模式Preview model快速预测当前配置下模型的效果并查看每一个特征的影响力,从而实现动态交互优化Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

我们可以看到num-lab-precedures(实验室程序次数)、num-medication(药物次数)等对预测结果的影响是比较大的;而患者性别等字段则关联较小,我们在后续的模型训练当中可以将影响小的字段去掉。

8、在选定特征组合之后我们就可以开始构建模型了

SageMaker Canvas可以自动完成数据清洗,构建最多250个模型,并从中选取最优的模型。我们可以选择Quick build或者Standard build两种模式训练模型:Quick build通常只需要2-15分钟;而Standard build则需要2-4个小时,但是可以提供更高准确率并能一键分享给SageMaker Studio。实际训练过的模型精度理论上要高于我们前面预测的效果Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMakerAmazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

9、模型构建结果,在概览页可以看到预测的精准度为56.716%,也可以看到各个特征的影响值。在得分页,可以看到具体的预测准确数和错误数。Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMakerAmazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMakerAmazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

10. 利用模型进行预测

模型构建完成后,就可以利用模型对单个数据进行预测了Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器,通往AIGC之路,机器学习,人工智能,亚马逊云科技,SageMaker

由此我们可以通过这个模型预测来清晰看到哪些指标对高危糖尿病患者是否有可能在30天内、30天后或根本不入院的影响比较大,从而来正反馈患者在之前应该注意哪些健康事项,从而避免再次入院,对医疗健康领域有很大的研究帮助。

11、感悟

以上就是Amazon SageMaker Canvas使用的全部操作流程了,使用过程中给我留下了几个比较印象深刻的点:

1. 预览数据

导入数据进行构建后,数据分析师能快速地了解数据的大体质量,不同特征的数据类型,有无缺失值,均值、众数等信息,大大减少了因为数据质量问题引发的后续的问题。

2. 构建后的简单特征关联度分析

通常情况下,特征的选取,是基于业务经验,系统也对这方面给出了快捷的特征影响分析,帮助分析师能筛除不必要的特征,加快模型构建速度。

3、普通用户也能自己上手使用

整体来说,需要使用数据分析的客户能全靠自己摸索走完整个模型创建、分析和预测的流程,实际体会一下机器学习在业务分析中的作用,还是有很大帮助的,也真正做到了让机器学习有效赋能企业的每个部门,把机器学习的能力交到每一个企业角色手中。

五、结语

        当然你在使用Amazon SageMaker的过程中,我们也可以使用Data Wrangler对用户行为数据进行预处理和清洗;使用Studio进行模型训练,并利用AutoML功能自动化了部分模型优化过最后将训练好的模型部署到生产环境中,并利用Amazon SageMaker的监控功能对模型进行实时监控和管理。

        总的来说,Amazon SageMaker是一款强大而全面的机器学习服务。它为用户提供了从数据准备到模型部署的一站式解决方案,极大地简化了机器学习的过程。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,Amazon SageMaker都能帮助你快速、轻松地迈入机器学习的世界。


 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-797160.html

到了这里,关于Amazon SageMaker机器学习之旅的助推器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【小白】使用 Amazon SageMaker 构建机器学习应用【附全程部署视频】

    全程部署视频看这里,原视频30分钟左右为了观看体验剪掉了等待时间: 小白使用Amazon SageMaker 构建机器学习应用 Amazon SageMaker: https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/ 输入名称、选择实例类型、配置磁盘大小,具体如下图 创建新角色,选择任意S3存储桶,点击创建角色 配置VPC网络,选

    2023年04月18日
    浏览(47)
  • 数据采集 通过Apache Spark和Amazon SageMaker构建机器学习管道;

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着人们生活水平的提高,收集、整理、分析和处理海量数据已成为当今社会所需的工具。而在云计算时代,数据的价值及其价值的获取越来越重要。近年来,Apache Spark和Amazon SageMaker的结合让数据收集变得更加简单、高效、可靠,基于这些框

    2024年02月04日
    浏览(45)
  • 使用 Amazon SageMaker Canvas 以无代码/低代码方式实现机器学习民主化

    : [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon SageMaker Canvas, Democratize Machine Learning, No Code Low Code, Amazon Sagemaker Canvas, Fine Tune Foundation Models, Prepare Data Visually] 本文字数: 2700, 阅读完需: 14 分钟 如视频不能正常播放,请前往bilibili观看本视频。 https://www.bilibili.com/video/BV12u4y1c7Ce 机器学习

    2024年02月02日
    浏览(43)
  • Amazon SageMaker测评

    (声明:本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权,包括不限于在 亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道) 在 2023亚马逊云科技 re:Invent 上,发布了 Amazon SageMaker 的五项新功能,旨在加速构建、训练和部署大型

    2024年02月02日
    浏览(42)
  • 使用 Amazon SageMaker 和 Amazon CodeWhisperer,解锁数据见解

    : [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon Kendra, Generative Ai, Amazon Sagemaker, Amazon Kendra, Amazon Bedrock, Vector Databases] 本文字数: 1700, 阅读完需: 8 分钟 如视频不能正常播放,请前往bilibili观看本视频。 https://www.bilibili.com/video/BV19j41157Ux 由于数据准备、清理、探索和可视化效率低下,从

    2024年02月04日
    浏览(48)
  • Amazon SageMaker测评分享,效果超出预期

    随着科技的进步和社会的发展,人工智能得到了愈加广泛的重视,特别是最近大火的Chatgpt,充分展现了研发通用人工智能助手广阔的研究和应用前景。让越来越多的组织和企业跟风加入到人工智能领域的研究中, 但机器学习的实施是一项极其复杂的工作,不仅需要专业技能

    2023年04月09日
    浏览(40)
  • Amazon SageMaker:探索AI绘画云端部署新方案

    在过去,人们只希望基于已有的给定数据做一些预测和拟合,因此判别式模型得到发展并且很好地解决了大部分任务;而未来,人们将目标转向用生成式模型生成全新数据,进行迁移学习等,也就是常说的 人工智能生成内容(AI Generated Content, AIGC) AI绘画 就是AIGC技术中的一种,

    2024年02月08日
    浏览(40)
  • Amazon SageMaker + Stable Diffusion 搭建文本生成图像模型

    如果我们的 计算机视觉 系统要真正理解视觉世界,它们不仅必须能够识别图像,而且必须能够生成图像 。 文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像 。 近两年,以ChatGPT为代表的AIGC技术崭露头角,逐渐从学术研究的象牙塔迈向工业应用的广阔天地。随着下

    2024年04月09日
    浏览(41)
  • 基于Amazon SageMaker平台部署Stable Diffusion模型实现——图片识别

    当谈到机器学习和人工智能的开发和部署时,Amazon SageMaker是一个非常强大和全面的平台。作为一项托管式的机器学习服务,Amazon SageMaker提供了一套完整的工具和功能,帮助开发者轻松构建、训练和部署机器学习模型。 首先,让我们谈谈我对Amazon SageMaker的看法。我认为它是一

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • 20分钟,使用Amazon SageMaker快速搭建属于自己的AIGC应用

    真火! 作为最近一段时间人工智能领域内的顶流之一,AIGC(AI-Generated Content)早已火爆出圈,频登各大互联网平台热搜。 cite: 微软亚洲研究院官方微博 这段时间以来,基于深度学习的内容生成在图像、视频、语音、音乐、文本等生成领域都取得了令人瞩目的成果,也越来越

    2023年04月15日
    浏览(67)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包