Publicado en: Sep 26, 2019
Amazon SageMaker Neo ya se encuentra disponible en 12 regiones nuevas: Asia Pacífico (Singapur), Asia Pacífico (Sídney), Asia Pacífico (Seúl), Asia Pacífico (Mumbai), Asia Pacífico (Hong Kong), Canadá (Central), UE (Fráncfort), UE (Londres), UE (París), UE (Estocolmo), América del Sur (São Paulo), EE.UU. Oeste (Norte de California). Amazon SageMaker Neo les permite a los desarrolladores entrenar modelos de aprendizaje automático una única vez y ejecutarlos en cualquier lugar en la nube y en el borde. Amazon SageMaker Neo optimiza modelos para ejecutarlos hasta el doble de rápido, con menos de un décimo de la cantidad de memoria, sin perder la precisión.
Los desarrolladores invierten mucho tiempo y esfuerzo en entregar modelos de aprendizaje automático precisos que puedan hacer predicciones rápidas y de baja latencia en tiempo real. Esto es particularmente importante para dispositivos de borde en los que la memoria y potencia de procesamiento tienden a estar muy limitadas, pero la latencia es muy importante. Amazon SageMaker Neo optimiza automáticamente modelos de aprendizaje automático. Comience con un modelo de aprendizaje automático creado con MXNet, TensorFlow, PyTorch o XGBoost y entrenado con Amazon SageMaker. A continuación, elija la plataforma de hardware de destino de Intel, NVIDIA o ARM. Con un solo clic, SageMaker Neo compilará el modelo entrenado en un archivo ejecutable. El compilador utiliza aprendizaje automático para detectar y aplicar todas las optimizaciones de rendimiento específicas que harán que su modelo se ejecute de manera más eficiente en la plataforma de hardware de destino. A continuación, se puede implementar el modelo para comenzar a hacer predicciones en la nube o en el borde.
Si desea ver todas las regiones en las que Amazon SageMaker Neo se encuentra disponible, visite la página de regiones de AWS. Vaya a la consola y lea la documentación para empezar a usar Amazon SageMaker Neo.