亚马逊AWS官方博客

Tag: ML

利用 SageMaker Operator 简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理

Amazon SageMaker Operator 可以帮助数据科学家以及开发人员利用Kubernetes的接口来创建和管理SageMaker的任务,如机器学习的模型训练、超参优化、批量转换以及实时推理等。如图所示,SageMaker Operator可以让 开发与运维人员可以通过kubectl命令行或者kubernetes api接口调用的方式来管理和使用SageMaker服务,它就像翻译器一样,在Kubernetes平台与AWS SageMaker 服务之间搭建了一座桥梁,让那些已经很很熟悉Kubenretes 的开发、运维人员在无需投入过多精力的情况下,即可快速地使用SageMaker服务。

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Cinnamon AI 使用 Amazon SageMaker 托管 Spot 训练可节省 70% 的 ML 模型训练成本

开发人员需要不断对机器学习 (ML) 模型进行反复训练,才能够持续优化模型预测效果。模型训练时间在数分钟至数小时不等,也可能会花费多天才能完成,具体时长根据数据集大小而定。ML 开发是一个复杂、成本高的迭代过程。使用低成本的方式开展计算密集型工作对 ML 开发来说至关重要,这也是实现规模化的关键因素。

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使用 Trinity Audio WordPress 插件将您的内容免费转换为音频

本博文由 Trinity Audio 的联合创始人兼首席执行官 Ron Jaworski 特约发表。用他们自己的话说,“Trinity Audio 是一个音频内容解决方案平台,可满足世界各地各种类型和规模的出版商和内容创建者,并且能够通过将读者转变为听众来帮助他们加入持续进行的音频革命行列中,从而创造当代受众非常期待的体验。”

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利用 Amazon CodeGuru Profiler 调查性能问题

Amazon CodeGuru(预览版)能够分析应用程序的性能特征,并自动提供性能改善建议。Amazon CodeGuru Profiler 提供交互式可视化图形界面,以显示应用程序的运行时间耗费在什么地方。这些火焰图是功能强大的工具,可帮助您排查哪些代码方法造成延迟或使用过多 CPU 资源。

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