发布于: Nov 29, 2017

Amazon SageMaker 是一个完全托管的服务,数据科学家和开发人员可以快速轻松地以任何规模构建、训练和部署机器学习模型。Amazon SageMaker 包含一些可一起或单独使用的模块以构建、训练和部署您的机器学习模型。

构建
Amazon SageMaker 提供了快速连接到您的训练数据所需的所有内容,从而轻松构建 ML 模型并为训练做好准备,并且还可以轻松为您的应用程序选择和优化最佳算法和框架。Amazon SageMaker 包含托管的 Jupyter 笔记本,可以轻松浏览和可视化在 Amazon S3 中存储的训练数据。您可以直接连接到 S3 中的数据,或者使用 AWS Glue 将数据从 Amazon RDS、Amazon DynamoDB 和 Amazon Redshift 移动到 S3 以在笔记本中进行分析。

为了帮助您选择算法,Amazon SageMaker 包含 10 种最常见的机器学习算法,已预装并优化了这些算法,与在任何其他地方运行这些算法相比,可以将性能提高 10 倍。Amazon SageMaker 还预先进行配置以运行 TensorFlow 和 Apache MXNet,这是两种最常见的开源框架。您也可以选择使用自己的框架。

训练
只需单击一下,您就可以在 Amazon SageMaker 控制台中开始训练您的模型。Amazon SageMaker 为您管理所有底层基础架构,并且可以轻松以 PB 级扩展以训练模型。为了使训练过程甚至更快更轻松,Amazon SageMaker 可以自动调整您的模型以达到最高的精度。

部署
在训练并调整您的模型后,Amazon SageMaker 可以轻松在生产环境中部署该模型,以便您可以开始针对新数据运行和生成预测 (该过程称为推理)。Amazon SageMaker 在跨多个可用区的 Amazon EC2 实例自动扩展集群上部署您的模型以实现高性能和高可用性。Amazon SageMaker 还包含内置的 A/B 测试功能,以帮助您测试模型并试验不同的版本以获得最佳效果。

Amazon SageMaker 承担了机器学习的繁重工作,因此,您可以快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。

Amazon SageMaker 在美国东部 (弗吉尼亚州北部和俄亥俄州)、欧盟 (爱尔兰) 和美国西部 (俄勒冈州) AWS 区域提供。要了解 Amazon SageMaker 的更多信息,请访问产品页面并立即免费试用