Inserito il: Sep 26, 2019
Amazon SageMaker Neo è ora disponibile in 12 regioni aggiuntive: Asia Pacifico (Singapore), Asia Pacifico (Sydney), Asia Pacifico (Seoul), Asia Pacifico (Mumbai), Asia Pacifico (Hong Kong), Canada (Centrale), UE (Francoforte ), UE (Londra), UE (Parigi), UE (Stoccolma), Sud America (San Paolo), Stati Uniti occidentali (California settentrionale). Amazon SageMaker Neo consente agli sviluppatori di addestrare modelli di apprendimento automatico ed eseguirli ovunque nel cloud e sull’edge. Amazon SageMaker Neo ottimizza i modelli una sola volta per eseguirli due volte più rapidamente, con meno di un decimo di impatto sulla memoria, senza perdita di accuratezza.
Gli sviluppatori dedicano molto tempo ed energia a fornire modelli di apprendimento automatico accurati in grado di generare stime rapide e a bassa latenza in tempo reale. Questo è particolarmente importante per i dispositivi edge nei quali la memoria e la potenza di elaborazione tendono a essere particolarmente limitate ma la latenza è molto importante. Amazon SageMaker Neo ottimizza automaticamente i modelli di machine learning. Inizia con un modello di machine learning creato con MXNet, TensorFlow, PyTorch o XGBoost e addestrato con Amazon SageMaker. Quindi seleziona la piattaforma hardware di destinazione da Intel, NVIDIA o Arm. Con un solo clic, SageMaker Neo compilerà il modello addestrato in eseguibile. Il compilatore usa il machine learning per scoprire e applicare tutte le ottimizzazioni specifiche di prestazioni che permetteranno di eseguire il tuo modello più efficientemente sulla piattaforma hardware di destinazione. Il modello può quindi essere distribuito per iniziare a effettuare stime nel cloud o nell’edge.
Consulta la pagina delle regioni AWS, per vedere tutte le regioni in cui è disponibile Amazon SageMaker Neo. Per iniziare a usare Amazon SageMaker Neo, visita la console consulta la documentazione.