AWS kỷ niệm 5 năm ra mắt dịch vụ Amazon SageMaker

Thành Luân
Thành Luân
01/11/2022 12:54 GMT+7

Amazon Web Services (AWS) - nền tảng đám mây toàn diện, cung cấp trên 200 dịch vụ đầy đủ tính năng từ các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới vừa công bố kỷ niệm 5 năm ra mắt dịch vụ Amazon SageMaker.

AWS cho ra đời dịch vụ Amazon SageMaker để phá vỡ các rào cản đối với mô hình học máy (ML) và phổ cập khả năng tiếp cận công nghệ tiên tiến. Ngày nay, thành công đó dường như là điều đương nhiên, nhưng tại thời điểm năm 2017, công nghệ ML còn khá mới mẻ với nhiều người.

Amazon SageMaker vừa kỷ niệm 5 năm ra mắt

chụp màn hình

Amazon SageMaker được xem là giải pháp phần mềm có chức năng và chi phí phù hợp cho các doanh nghiệp từ nhỏ và vừa (SMEs) tới các doanh nghiệp lớn. Phần mềm Amazon SageMaker được đánh giá cao bởi cả người dùng lẫn chuyên gia trong lĩnh vực AI Platforms Software.

Trong 5 năm qua, AWS cũng đã bổ sung hơn 250 tính năng và năng lực mới, bao gồm môi trường phát triển tích hợp (iDE) đầu tiên trên thế giới cho ML, trình gỡ lỗi, tính năng giám sát mô hình, tính năng lập hồ sơ, AutoML, chợ tính năng, năng lực triển khai tính năng không lập trình và công cụ tích hợp và phân phối liên tục (CI/CD) chuyên biệt đầu tiên để đơn giản hóa ML, tăng cường khả năng mở rộng hơn trên đám mây và các thiết bị vùng biên.

Hiện tại, Amazon SageMaker cho phép nhiều đối tượng người dùng tạo ra các mô hình ML, bao gồm các môi trường không lập trình trong Amazon SageMaker Canvas dành cho các nhà phân tích kinh doanh không có kinh nghiệm về ML, cũng như môi trường ML không cài đặt, miễn phí để sinh viên học tập và thử nghiệm với ML nhanh chóng hơn.

Với Amazon SageMaker, khách hàng có thể giảm thời gian huấn luyện từ hàng giờ xuống còn vài phút với cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa. Cuối cùng, khách hàng có thể tự động hóa và tiêu chuẩn hóa các thực hành vận hành học máy (MLOps) trong tổ chức để xây dựng, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình trên quy mô lớn.

Trong tương lai, AWS tiếp tục đẩy mạnh phát triển các tính năng mới có thể giúp khách hàng phát triển ML hơn nữa. Ví dụ, các điểm cuối đa mô hình (MME) của Amazon SageMaker cho phép khách hàng triển khai hàng ngàn mô hình ML trên điểm cuối duy nhất của Amazon SageMaker và cắt giảm chi phí bằng cách chia sẻ các instances được cung cấp trên một điểm cuối với tất cả các mô hình.

Top

Bạn không thể gửi bình luận liên tục. Xin hãy đợi
60 giây nữa.