Amazon SageMaker ile Tanışın: Makine Öğrenimini Hızlandırma

Yayınlanma Tarihi: 19 Eki 2023

Bugün AWS Gizli Bölgesinde Amazon SageMaker'ı piyasaya sürüyoruz. Amazon SageMaker, veri uzmanlarının, yazılım geliştiricilerin ve makine öğrenimi uzmanlarının hızla makine öğrenimi modelleri oluşturmalarını, eğitmelerini ve diledikleri ölçekte sunuculuğunu yapmayı sağlayan bir tam olarak yönetilen uçtan uca makine öğrenimi hizmetidir. Bu, tüm makine öğrenimi çabalarınızı büyük ölçüde hızlandırır ve üretim uygulamalarınıza makine öğrenimini hızlı bir şekilde eklemenizi sağlar.

 Amazon SageMaker için 5 ana bileşeni piyasaya sürüyoruz:

  • Yazma: Veri keşfi, temizleme ve ön işleme için sıfır kurulum gerektiren Jupyter dizüstü bilgisayar IDE'leri. Bunları genel bulut sunucusu türlerinde veya GPU destekli bulut sunucularında çalıştırabilirsiniz.
  • Model Eğitimi: Dağıtılmış bir model oluşturma, eğitim ve doğrulama hizmeti. Yerleşik ortak denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını ve çerçevelerini kullanabilir veya Docker kapsayıcılarıyla kendi eğitiminizi oluşturabilirsiniz. Eğitim için ölçeğinizi onlarca bulut sunucusu içerecek şekilde büyütebilirsiniz. Eğitim verileri S3'ten okunur ve model yapıtları S3'e yerleştirilir. Model yapıtları, modelinizden çıkarımlar yapmanıza izin veren kod değildir, verilere bağlı model parametreleridir. Endişelerin bu şekilde ayrılması, Amazon SageMaker tarafından eğitilmiş modellerinin diğer platformlara dağıtılmasını kolaylaştırır.
  • Model Barındırma: Gerçek zamanlı çıkarımlar elde etmek için modellerinizi çağırmaya yarayan HTTPs uç noktalarına sahip bir model barındırma hizmeti. Bu uç noktalar trafiği destekleyecek şekilde ölçeklenebilir ve aynı anda birden fazla model için A/B testi yapmanıza olanak tanır. Bu uç noktaları yerleşik SDK'yı kullanarak oluşturabilirsiniz veya Docker görüntüleriyle kendi yapılandırmalarınızı sağlayabilirsiniz. Amazon SageMaker Neo: Bu, müşterilerin modelleri bir kez eğitmesine ve 7 kata kadar performans iyileştirmesiyle bunları her yerde çalıştırmasına olanak tanır. Uçtaki bağlı cihazlarda çalışan uygulamalar, makine öğrenimi modellerinin performansına özellikle duyarlıdır. Düşük gecikme süreli kararlar gerektirirler ve genellikle çok sayıda farklı donanım platformunda dağıtılırlar.
  • Amazon SageMaker Neo, belirli donanım platformları için modelleri derleyerek performanslarını otomatik olarak optimize eder ve doğruluk kaybı olmadan performansın yedi katına kadar daha yüksek hızda çalışmasını sağlar. Sonuç olarak, artık geliştiricilerin her donanım platformu için eğitimli modellerini el ile ayarlamalarına gerek kalmaz (zaman ve masraftan tasarruf sağlar). SageMaker Neo, NVIDIA, Intel, Xilinx, Cadence ve Arm donanım platformlarını ve Tensorflow, Apache MXNet ve PyTorch gibi popüler çerçeveleri destekler.
  • Amazon SageMaker GroundTruth: Veri etiketleme iş akışlarınızı oluşturma ve yönetme esnekliğine sahip olmak istiyorsanız SageMaker Ground Truth’u kullanabilirsiniz. SageMaker Ground Truth, verileri etiketlemeyi kolaylaştıran bir veri etiketleme hizmetidir ve size üçüncü taraf sağlayıcıları ya da kendi özel iş gücünüzü kullanma imkanı sunar. Aynı zamanda manuel olarak gerçek dünya verisi toplama veya etiketleme işlemleri olmadan etiketlenmiş sentetik veri de oluşturabilirsiniz. SageMaker Ground Truth adınıza otomatik olarak etiketlenmiş yüz binlerce sentetik görüntü oluşturabilir.

Bu gönderideki içerik yalnızca bilgilendirme amaçlıdır. Gizli buluttaki Amazon Sagemaker hakkında daha fazla bilgi için lütfen bizimle iletişime geçin.