Publié le: Oct 25, 2019
Amazon SageMaker Neo est désormais disponible dans la région Moyen-Orient (Bahreïn). Amazon SageMaker Neo permet aux développeurs de former une fois des modèles de machine learning et de les exécuter n'importe où dans le cloud et à la périphérie. Amazon SageMaker Neo optimise l'exécution des modèles jusqu'à deux fois plus rapidement, avec moins d'un dixième de l'encombrement mémoire, sans perte de précision.
Les développeurs consacrent beaucoup de temps et d'efforts à la création de modèles de machine learning précis, capables de faire des prédictions rapides à faible temps de latence en temps réel. Cela est particulièrement important pour les terminaux de périphérie lorsque la mémoire et la puissance de traitement ont tendance à être fortement limitées, mais que la latence est très importante. Amazon SageMaker Neo optimise automatiquement les modèles de machine learning. Vous démarrez avec un modèle de machine learning créé à l'aide de MXNet, TensorFlow, PyTorch ou XGBoost et formé grâce à Amazon SageMaker. Vous choisissez ensuite votre plate-forme matérielle cible parmi Intel, NVIDIA ou ARM. SageMaker Neo sera alors en mesure de compiler alors le modèle formé dans un exécutable sur un simple clic. Le compilateur utilise un réseau neuronal pour identifier et appliquer toutes les optimisations de performances spécifiques qui vont permettre à votre modèle de fonctionner plus efficacement sur la plate-forme matérielle cible. Le modèle peut ensuite être déployé pour commencer à faire des prédictions dans le cloud ou à la périphérie.
Pour connaître la liste complète des régions dans lesquelles Amazon SageMaker Neo est disponible, consultez la page des régions AWS. Pour démarrer avec Amazon SageMaker Neo, consultez la console et la documentation.