亚马逊AWS官方博客

使用 Amazon SageMaker 与 Amazon ES 构建一款视觉搜索应用程序

在本文中,我们介绍了如何使用Amazon SageMaker与Amazon ES KNN索引创建基于机器学习的视觉搜索应用程序。我们还使用到在ImageNet数据集上经过预训练的ResNet50模型。当然,大家也可以使用其他预训练模型,例如VGG、Inception以及MobileNet等,并使用自己的数据集进行调优。

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AWS 宣布在 AWS RoboMaker 中推出 WorldForge

AWS RoboMaker WorldForge 可以更快、更简单地且更低成本地创建大量 3D 虚拟世界,让您在其中进行机器人模拟。现在,机器人应用程序开发人员和 QA 工程师可以自动创建数百个用户定义的随机 3D 虚拟环境来模仿现实环境,而无需额外的工程投资或基础设施管理。

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构建自定义 Angular 应用程序以使用 Amazon SageMaker Ground Truth 标记作业

本文展示了如何使用Angular与Ground Truth构建自定义的数据标注UI界面。该解决方案能够在标记作业创建过程中,处理各自定义模板中不同范围之间的通信活动。充分使用Angular等自定义前端框架的功能,帮助大家轻松创建现代Web应用程序,从而在公共、内部或者来自供应商的标记工作人员的配合下切实满足您的数据标注需求。

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使用 Ubuntu18 DLAMI,P3dn 实例与 EFA,和 Amazon FSx for Lustre 实现大规模多 GPU 分布式深度学习训练

为深度学习训练设置机器学习基础设施往往是一项艰巨的任务,您通常需要依赖基础设施团队构建起相应环境,这将极大浪费宝贵的生产时间。此外,深度学习技术库与软件包也一直在快速变化,您需要测试各软件包之间的互操作性。使用Ubuntu 18 DLAMI,您将无需担心于基础设施设置与软件安装工作。AWS DLAMI已经为所有主流机器学习框架预先构建了必要的深度学习库与软件包,让您能够专注于模型的训练、调优与推理。

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在 SageMaker 临时实例上调度 Jupyter notebooks

一个星期五的下午五点,您花费了整整一个下午在编码处理一个复杂、繁琐的特征工程策略。这个策略在您的Amazon SageMaker Studio t3.medium notebook上已经开始工作,你想做的是插入这个策略到一个大型实例中,通过水平扩展将其覆盖剩余数据集,然后下班回家。虽然您可以直接升级notebook实例,但只要一关上您的电脑,这项作业马上就会停止。既然如此,为什么不直接从您的notebook调度作业?

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2020 年 8 月份 AWS 在线技术讲座

加入我们,观看由 AWS 解决方案架构师和工程师主导的实时在线演示。AWS 在线技术讲座涵盖了一系列主题和多层次的专业知识,包括技术深入探讨、演示、客户示例以及 AWS 专家的实时问答。

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Amazon ECS 现在支持 EC2 Inf1 实例

随着机器学习和深度学习模型变得更加精密,越来越需要通过硬件加速以更高的吞吐量实现更快的预测。今天,我们非常兴奋地宣布,AWS 客户现在可将 Amazon EC2 Inf1 实例用在 Amazon ECS 上,以在云中获得高性能和最低的预测成本。现在,这些实例已经可以在 Amazon Elastic Kubernetes Service 使用几个星期。

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