AWS Amazon SageMaker এর সাথে উদ্ভাবনের 5 বছর উদযাপন করছে

মাত্র 5 বছরে, হাজার হাজার গ্রাহক ট্যাপ করেছেন আমাজন সেজমেকার লক্ষ লক্ষ মডেল তৈরি করতে, বিলিয়ন প্যারামিটার সহ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষন দিতে এবং কয়েক বিলিয়ন মাসিক ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে।

মেশিন লার্নিং (এমএল) প্যারাডাইম শিফটের বীজ কয়েক দশক ধরে ছিল, কিন্তু কার্যত অসীম গণনা ক্ষমতার প্রস্তুত প্রাপ্যতা, ডেটার ব্যাপক বিস্তার এবং এমএল প্রযুক্তির দ্রুত অগ্রগতির সাথে, সমস্ত শিল্প জুড়ে গ্রাহকরা এখন এর রূপান্তরের অ্যাক্সেস পেয়েছে। সুবিধা এই সুযোগটি কাজে লাগাতে এবং ML-কে গবেষণা ল্যাব থেকে বের করে এবং সংস্থাগুলির হাতে নিয়ে যেতে, AWS Amazon SageMaker তৈরি করেছে। এই বছর, আমরা Amazon SageMaker-এর 5-বছর পূর্তি উদযাপন করছি, আমাদের ফ্ল্যাগশিপ সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ML পরিষেবা, যা AWS re:Invent 2017-এ চালু হয়েছিল এবং AWS ইতিহাসে দ্রুততম বর্ধনশীল পরিষেবাগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠেছে৷

ML-এর প্রতিবন্ধকতা ভেঙ্গে দিতে এবং অত্যাধুনিক প্রযুক্তিতে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার জন্য AWS অ্যামাজন সেজমেকার চালু করেছে। আজ, সেই সাফল্য অনিবার্য বলে মনে হতে পারে, কিন্তু 2017 সালে, ML-এর এখনও বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন ছিল যা সাধারণত ডেভেলপার, গবেষক, পিএইচডি বা কোম্পানিগুলির একটি সীমিত গোষ্ঠীর আছে যারা ML-এর আশেপাশে তাদের ব্যবসা তৈরি করেছে। পূর্বে, ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রথমে এমন ফর্ম্যাটে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ, রূপান্তর এবং প্রিপ্রসেস করতে হত যা অ্যালগরিদমগুলি মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করতে পারে, যার জন্য প্রচুর পরিমাণে গণনা শক্তি, দীর্ঘ প্রশিক্ষণের সময়কাল এবং প্রায়শই একাধিক GPU- ছড়িয়ে থাকা পরিবেশগুলি পরিচালনা করার জন্য নিবেদিত দলগুলির প্রয়োজন হয়। সক্ষম সার্ভার-এবং একটি স্বাস্থ্যকর পরিমাণ ম্যানুয়াল পারফরম্যান্স টিউনিং। উপরন্তু, একটি অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে একটি প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপনের জন্য অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন এবং বিতরণ সিস্টেমে বিশেষ দক্ষতার একটি ভিন্ন সেট প্রয়োজন। ডেটাসেট এবং ভেরিয়েবল বৃদ্ধির সাথে সাথে, পুরানো মডেলগুলি পুরানো হয়ে যাওয়ায় কোম্পানিগুলিকে নতুন তথ্য থেকে শিখতে এবং বিকশিত হওয়ার জন্য এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করতে হয়েছিল। এই চ্যালেঞ্জ এবং বাধাগুলির অর্থ হল ভাল-অর্থায়ন করা সংস্থা এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি ব্যতীত এমএল বেশিরভাগের নাগালের বাইরে ছিল।

মেশিন লার্নিং একটি নতুন যুগের ভোর

এই কারণেই আমরা Amazon SageMaker, আমাদের ফ্ল্যাগশিপ ML পরিচালিত পরিষেবা চালু করেছি যা ডেভেলপার, ডেটা বিজ্ঞানী এবং ব্যবসায়িক বিশ্লেষকদের দ্রুত এবং সহজে ডেটা প্রস্তুত করতে এবং উচ্চ-মানের ML মডেল তৈরি করতে, প্রশিক্ষণ দিতে এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে৷ বিগত 5 বছরে, আমরা ML, ডিবাগার, মডেল মনিটর, প্রোফাইলার, AutoML, একটি ফিচার স্টোর, নো-কোড ক্ষমতা এবং ক্লাউড এবং এজ ডিভাইসে এমএলকে কম জটিল এবং আরও মাপযোগ্য করার জন্য প্রথম উদ্দেশ্য-নির্মিত ক্রমাগত ইন্টিগ্রেশন এবং ক্রমাগত বিতরণ (CI/CD) টুল।

2021 সালে, আমরা ML-কে আরও বেশি ব্যবহারকারীর নাগালের মধ্যে রাখতে গণতন্ত্রীকরণকে আরও এগিয়ে নিয়েছি। অ্যামাজন সেজমেকার নো-কোড এনভায়রনমেন্ট সহ এমএল মডেল তৈরি করতে আরও বেশি সংখ্যক লোককে সক্ষম করে আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস ML অভিজ্ঞতা ছাড়াই ব্যবসায়িক বিশ্লেষকদের জন্য, সেইসাথে শিক্ষার্থীদের ML এর সাথে দ্রুত শিখতে এবং পরীক্ষা করার জন্য একটি নো-সেটআপ, নো-চার্জ ML পরিবেশ।

আজ, গ্রাহকরা Amazon SageMaker-এর সাথে একটি পছন্দের টুলের মাধ্যমে উদ্ভাবন করতে পারেন—ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য IDE এবং ব্যবসা বিশ্লেষকদের জন্য একটি নো-কোড ইন্টারফেস। তারা এমএল-এর জন্য প্রচুর পরিমাণে স্ট্রাকচার্ড ডেটা (টেবুলার ডেটা) এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা (ফটো, ভিডিও এবং অডিও) অ্যাক্সেস, লেবেল এবং প্রক্রিয়া করতে পারে। Amazon SageMaker-এর সাথে, গ্রাহকরা অপ্টিমাইজ করা অবকাঠামোর সাহায্যে প্রশিক্ষণের সময় ঘন্টা থেকে মিনিটে কমাতে পারে। পরিশেষে, গ্রাহকদের আপনি স্কেলে মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ, স্থাপন এবং পরিচালনা করতে তাদের প্রতিষ্ঠান জুড়ে মেশিন লার্নিং অপারেশন (MLOps) অনুশীলনগুলিকে স্বয়ংক্রিয় এবং মানসম্মত করতে পারেন।

উদ্ভাবনের পরবর্তী প্রজন্মের জন্য নতুন বৈশিষ্ট্য

এগিয়ে চলা, AWS আক্রমনাত্মকভাবে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি বিকাশ করে চলেছে যা গ্রাহকদের এমএলকে আরও এগিয়ে নিতে সহায়তা করতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, Amazon SageMaker মাল্টি-মডেল এন্ডপয়েন্ট (MMEs) গ্রাহকদের একক Amazon SageMaker এন্ডপয়েন্টে হাজার হাজার ML মডেল স্থাপন করতে দেয় এবং সমস্ত মডেল জুড়ে একটি এন্ডপয়েন্টের পিছনে প্রবিধান করা উদাহরণগুলি ভাগ করে কম খরচ করে৷ সম্প্রতি পর্যন্ত, MMEs শুধুমাত্র CPU-তে সমর্থিত ছিল, কিন্তু, Amazon SageMaker MMEs এখন GPU গুলিকে সমর্থন করে। গ্রাহকরা GPU দৃষ্টান্তে গভীর শিক্ষার মডেল স্থাপন করতে Amazon SageMaker MME ব্যবহার করতে পারেন এবং একটি একক মাল্টি-মডেল এন্ডপয়েন্টে হাজার হাজার ডিপ লার্নিং মডেল স্থাপন করে খরচের 90% পর্যন্ত সাশ্রয় করতে পারেন। Amazon SageMaker এছাড়াও কম্পিউট-অপ্টিমাইজ করার জন্য সমর্থন প্রসারিত করেছে অ্যামাজন ইলাস্টিক কম্পিউট ক্লাউড (Amazon EC2) দ্বারা চালিত উদাহরণ AWS Graviton 2 এবং Graviton 3 প্রসেসর, যা CPU-ভিত্তিক ML অনুমানের জন্য উপযুক্ত, যাতে গ্রাহকরা তাদের কাজের চাপের জন্য সর্বোত্তম উদাহরণের ধরনে মডেল স্থাপন করতে পারে।

অ্যামাজন সেজমেকার গ্রাহকরা মেশিন লার্নিংয়ের শক্তি প্রকাশ করছে

প্রতিদিন, সমস্ত আকারের এবং সমস্ত শিল্পের গ্রাহকরা কম সময়ে এবং কম খরচে ML মডেলগুলি পরীক্ষা, উদ্ভাবন এবং স্থাপন করতে Amazon SageMaker-এর দিকে ঝুঁকছেন৷ ফলস্বরূপ, কথোপকথনগুলি এখন সম্ভবের শিল্প থেকে ML-এর সাথে উত্পাদনশীলতার নতুন স্তর প্রকাশের দিকে সরে যাচ্ছে। বর্তমানে, গ্রাহক যেমন ক্যাপিটাল ওয়ান এবং ফ্যানি মে আর্থিক পরিষেবাগুলিতে, ফিলিপস এবং অ্যাস্ট্রাজেনেকা স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞানে, কন্ডে নাস্ট এবং থমসন রয়টার্স মিডিয়াতে, এনএফএল এবং ফর্মুলা 1 স্পোর্টসে, অ্যামাজন এবং মার্কডো লিবার খুচরা এবং সিমেন্স এবং বেয়ার ব্যবসায়িক উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করতে শিল্প খাত AWS-এ ML পরিষেবা ব্যবহার করে। তারা লক্ষ লক্ষ মডেল পরিচালনা করতে, বিলিয়ন প্যারামিটার সহ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং প্রতি মাসে কয়েক বিলিয়ন ভবিষ্যদ্বাণী করতে পরিষেবাটি ব্যবহার করে হাজার হাজার অন্যান্য Amazon SageMaker গ্রাহকদের সাথে যোগদান করে৷

আরও উদ্ভাবন অপেক্ষা করছে। কিন্তু এর মধ্যে, আমরা আমাদের গ্রাহকদের অর্জিত অনেক সাফল্য টোস্ট করতে বিরতি দিই।

থমসন রয়টার্স

থমসন রয়টার্স, ব্যবসায়িক তথ্য পরিষেবাগুলির একটি শীর্ষস্থানীয় প্রদানকারী, তাদের গ্রাহকদের জন্য আরও স্বজ্ঞাত পরিষেবা তৈরি করতে Amazon SageMaker-এর শক্তি ব্যবহার করে৷

থমসন রয়টার্স ল্যাবসের ইঞ্জিনিয়ারিং ডিরেক্টর ড্যানিলো টমাসিনা বলেন, "আমরা ক্রমাগত কঠিন এআই-ভিত্তিক সমাধান খুঁজছি যা বিনিয়োগে দীর্ঘমেয়াদী ইতিবাচক রিটার্ন প্রদান করে।" “Amazon SageMaker আমাদের AI R&D কাজের কেন্দ্রবিন্দু। এটি আমাদের কার্যকরভাবে পরিপক্ক এবং অত্যন্ত স্বয়ংক্রিয় সমাধানগুলিতে গবেষণা আনতে দেয়। Amazon SageMaker স্টুডিওর সাথে, গবেষক এবং প্রকৌশলীরা তাদের ML কর্মপ্রবাহের জন্য একটি একক IDE-তে প্রয়োজনীয় সমস্ত সরঞ্জাম দিয়ে ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের দিকে মনোনিবেশ করতে পারেন। আমরা আমাদের সমস্ত ML উন্নয়ন কার্যক্রম সম্পাদন করি, যার মধ্যে রয়েছে নোটবুক, পরীক্ষা পরিচালনা, ML পাইপলাইন অটোমেশন, এবং ডিবাগিং সরাসরি Amazon SageMaker Studio থেকে।"

বিক্রয় বল

সেলসফোর্স, বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় CRM প্ল্যাটফর্ম, সম্প্রতি নতুন একীকরণের ঘোষণা করেছে যা আইনস্টাইনের পাশাপাশি অ্যামাজন সেজমেকার ব্যবহার করতে সক্ষম করবে, সেলসফোর্সের এআই প্রযুক্তি।

“সেলসফোর্স আইনস্টাইন হল CRM-এর জন্য প্রথম ব্যাপক AI এবং প্রতিটি কোম্পানিকে বিক্রয়, বিপণন, বাণিজ্য, পরিষেবা এবং আইটি-এর জন্য AI প্রযুক্তির সমন্বিত সেটের মাধ্যমে তাদের গ্রাহকদের সম্পর্কে আরও স্মার্ট এবং আরও ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে,” বলেছেন আইনস্টাইনের ইভিপি রাহুল আউরাদকার। এবং সেলসফোর্সে ইউনিফাইড ডেটা পরিষেবা। “আজকের কোম্পানিগুলোর সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলোর মধ্যে একটি হল তাদের ডেটা সাইলোড করা। সমস্ত টাচ পয়েন্ট জুড়ে গ্রাহকদের ব্যস্ততা এবং অর্থপূর্ণ ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করার জন্য ডেটা একত্রিত করা কঠিন। Genie দ্বারা চালিত, Salesforce এর রিয়েল-টাইম গ্রাহক ডেটা প্ল্যাটফর্ম, Salesforce এবং Amazon SageMaker ইন্টিগ্রেশন ডেটা দলগুলিকে Amazon SageMaker-এ ML মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একীভূত এবং সুসংগত গ্রাহক ডেটাতে নির্বিঘ্ন অ্যাক্সেস সহ সক্ষম করে৷ এবং একবার স্থাপন করা হলে, এই Amazon SageMaker মডেলগুলিকে Salesforce প্ল্যাটফর্ম জুড়ে ভবিষ্যদ্বাণী এবং অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার জন্য আইনস্টাইনের সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে। AI বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, আমরা ডেভেলপার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের সাথে দেখা করার জন্য আন-ইওর-ওন-মডেলিং (BYOM) দিয়ে আইনস্টাইনকে উন্নত করতে থাকি যেখানে তারা কাজ করে।"

মেটা এআই

Meta AI হল একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষাগার যা Meta Platforms Inc এর অন্তর্গত।

"Meta AI AWS-এর সাথে সহযোগিতা করেছে toch.distributed যাতে ডেভেলপারদের Amazon SageMaker এবং Trainium-ভিত্তিক দৃষ্টান্তগুলি ব্যবহার করে তাদের প্রশিক্ষণ স্কেল করতে সাহায্য করে," বলেছেন Meta AI-এর অ্যাপ্লাইড এআই ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানেজার গীতা চৌহান৷ “এই বর্ধিতকরণের সাথে, আমরা আমাদের পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে বড় মডেলের জন্য প্রশিক্ষণের সময় হ্রাস দেখেছি। এমএল উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করতে অ্যামাজন সেজমেকার PyTorch বিতরণ করা প্রশিক্ষণকে সমর্থন করে দেখে আমরা উচ্ছ্বসিত।”

টাইসন ফুডস ইনক।

Tyson Foods Inc., বিশ্বের অন্যতম বৃহত্তম মাংস প্রসেসর এবং বিপণনকারী, Amazon SageMaker-এর উপর নির্ভর করে, আমাজন সেজমেকার গ্রাউন্ড ট্রুথ, এবং AWS প্যানোরামা দক্ষতা উন্নত করতে।

টাইসন ফুডস ইনকর্পোরেটেডের উদীয়মান প্রযুক্তির সিনিয়র ম্যানেজার ব্যারেট মিলার বলেন, "টাইসন ফুডস-এ অপারেশনাল এক্সিলেন্স একটি মূল অগ্রাধিকার।" ত্রুটি-প্রবণ কাজ। আমরা Amazon SageMaker Ground Truth এবং AWS Panorama ব্যবহার করে একটি অত্যাধুনিক বস্তু সনাক্তকরণ মডেল তৈরি করতে Amazon Machine Learning Solutions Lab-এর সাথে সহযোগিতা করেছি। এই সমাধানের মাধ্যমে, আমরা কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি পাই যা বর্জ্য হ্রাস করার সময় আমাদের প্রয়োজনীয় তালিকা তৈরি করতে সহায়তা করে।"

অটোডেস্ক

অটোক্যাড হল একটি বাণিজ্যিক কম্পিউটার-সহায়ক ডিজাইন এবং অটোডেস্কের খসড়া সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন। অটোক্যাড তার জেনারেটিভ ডিজাইন প্রক্রিয়াকে অপ্টিমাইজ করতে অ্যামাজন সেজমেকারের উপর নির্ভর করে।

অটোক্যাড-এর প্রোডাক্ট ম্যানেজমেন্টের ডিরেক্টর ডানিয়া এল হাসান বলেছেন, "আমরা অটোক্যাড গ্রাহকদের ব্যক্তিগতকৃত, ইন-দ্য-মোমেন্ট ব্যবহারের টিপস এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে আরও দক্ষ করতে চেয়েছিলাম, যাতে তারা অটোক্যাডে ব্যয় করা সময় যতটা সম্ভব উত্পাদনশীল হয়" অটোডেস্কে। "Amazon SageMaker ছিল একটি অপরিহার্য টুল যা আমাদের ব্যবহারকারীদের জন্য সক্রিয় কমান্ড এবং শর্টকাট সুপারিশ প্রদান করতে সাহায্য করেছিল, তাদের শক্তিশালী নতুন ডিজাইনের ফলাফল অর্জন করতে দেয়।"

Torc.ai

Amazon SageMaker এবং Amazon SageMaker এর সাহায্যে ডেটা প্যারালাল (SMDDP) লাইব্রেরি বিতরণ করেছে, Torc.ai, 2005 সাল থেকে একটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন নেতা, মালবাহী শিল্পে নিরাপদ, টেকসই, দীর্ঘ দূরত্বের ট্রানজিটের জন্য স্ব-ড্রাইভিং ট্রাক বাণিজ্যিকীকরণ করছে।

"আমার দল এখন আমাজন সেজমেকার মডেল প্রশিক্ষণ এবং অ্যামাজন সেজমেকার বিতরণ করা ডেটা সমান্তরাল (এসএমডিডিপি) লাইব্রেরি ব্যবহার করে বৃহৎ মাপের বিতরণকৃত প্রশিক্ষণের কাজগুলি সহজে চালাতে সক্ষম, যেখানে লক্ষ লক্ষ প্যারামিটার সহ টেরাবাইট প্রশিক্ষণের ডেটা এবং মডেল জড়িত," বলেছেন ডেরেক জনসন, ভাইস Torc.ai-এর ইঞ্জিনিয়ারিং-এর প্রেসিডেন্ট। “Amazon SageMaker মডেল প্রশিক্ষণ বিতরণ করেছে এবং SMDDP আমাদের প্রশিক্ষণের পরিকাঠামো পরিচালনা না করেই নির্বিঘ্নে স্কেল করতে সাহায্য করেছে। এটি মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য আমাদের সময়কে কয়েক দিন থেকে কয়েক ঘণ্টায় কমিয়ে এনেছে, আমাদের ডিজাইন চক্রকে সংকুচিত করতে এবং আমাদের বহরে নতুন স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির ক্ষমতা আগের চেয়ে দ্রুত আনতে সক্ষম করেছে।"

এলজি এআই গবেষণা

এলজি এআই রিসার্চের লক্ষ্য হল অ্যামাজন সেজমেকার ব্যবহার করে এমএল মডেলগুলিকে দ্রুত প্রশিক্ষণ ও স্থাপনের মাধ্যমে এআই-এর পরবর্তী যুগে নেতৃত্ব দেওয়া।

"আমরা সম্প্রতি টিল্ডাকে আত্মপ্রকাশ করেছি, EXAONE দ্বারা চালিত AI শিল্পী, একটি সুপার জায়ান্ট AI সিস্টেম যেটি 250 মিলিয়ন হাই-ডেফিনিশন ইমেজ-টেক্সট পেয়ার ডেটাসেট প্রক্রিয়া করতে পারে," বলেছেন Seung Hwan Kim, ভাইস প্রেসিডেন্ট এবং LG AI রিসার্চের ভিশন ল্যাব লিডার৷ “মাল্টি-মডালিটি AI টিল্ডাকে নিজের দ্বারা একটি নতুন চিত্র তৈরি করতে দেয়, এটি যে ভাষাটি উপলব্ধি করে তার বাইরে অন্বেষণ করার ক্ষমতা সহ। অ্যামাজন সেজমেকার EXAONE বিকাশের জন্য অপরিহার্য ছিল, কারণ এর স্কেলিং এবং বিতরণ করা প্রশিক্ষণের ক্ষমতা। বিশেষ করে, এই সুপার জায়ান্ট এআইকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ব্যাপক গণনার কারণে, দক্ষ সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ খুবই গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের ক্রমাগত বড় আকারের ডেটা পরিচালনা করতে হবে এবং নতুন অর্জিত ডেটাতে প্রতিক্রিয়া জানাতে নমনীয় হতে হবে। Amazon SageMaker মডেল প্রশিক্ষণ এবং বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ লাইব্রেরি ব্যবহার করে, আমরা বিতরণকৃত প্রশিক্ষণকে অপ্টিমাইজ করেছি এবং মডেলটিকে 59% দ্রুত প্রশিক্ষণ দিয়েছি—আমাদের প্রশিক্ষণ কোডে কোনো বড় ধরনের পরিবর্তন ছাড়াই।”

মাওেলার জল পণ্য

মুলার ওয়াটার প্রোডাক্ট ইঞ্জিনিয়ারড ভালভ, ফায়ার হাইড্রেন্ট, পাইপ সংযোগ এবং মেরামত পণ্য, মিটারিং পণ্য, লিক সনাক্তকরণ সমাধান এবং আরও অনেক কিছু তৈরি করে। এটি অ্যামাজন সেজমেকার ব্যবহার করে একটি উদ্ভাবনী এমএল সলিউশন তৈরি করেছে যাতে জলের লিক দ্রুত শনাক্ত করা যায়।

"আমরা 7.7 সালের মধ্যে 2027 বিলিয়ন গ্যালন জলের ক্ষতি সাশ্রয়ের একটি মিশনে রয়েছি," ডেভ জনস্টন বলেছেন, মুলার ওয়াটার প্রোডাক্টের স্মার্ট ইনফ্রাস্ট্রাকচারের পরিচালক৷ “Amazon SageMaker-এ নির্মিত ML মডেলগুলির জন্য ধন্যবাদ, আমরা EchoShore-DX-এর নির্ভুলতা উন্নত করেছি, আমাদের অ্যাকোস্টিক-ভিত্তিক অসঙ্গতি সনাক্তকরণ ব্যবস্থা৷ ফলস্বরূপ, লিক হওয়ার সময় আমরা ইউটিলিটি গ্রাহকদের দ্রুত জানাতে পারি। এই সমাধানটি 675 সালে আনুমানিক 2021 মিলিয়ন গ্যালন জল সংরক্ষণ করেছে৷ আমরা আমাদের প্রযুক্তি পোর্টফোলিওকে আরও উন্নত করতে এবং আমাদের ইউটিলিটি গ্রাহকদের সাথে ড্রাইভিং দক্ষতা এবং স্থায়িত্ব অব্যাহত রাখতে AWS ML পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা চালিয়ে যেতে উত্তেজিত৷"

Canva

ক্যানভা, জনপ্রিয় অনলাইন ডিজাইন এবং প্রকাশনা টুলের নির্মাতা, দ্রুত বাস্তবায়নের জন্য Amazon SageMaker এর শক্তির উপর নির্ভর করে।

ক্যানভা-এর ডেটা প্ল্যাটফর্মের প্রধান গ্রেগ রুড্ট বলেন, "ক্যানভা স্কেলে বৃদ্ধি পাওয়ার জন্য, কোনো প্রকার বিলম্ব বা সমস্যা ছাড়াই নতুন বৈশিষ্ট্য চালু করতে সাহায্য করার জন্য আমাদের একটি টুলের প্রয়োজন ছিল।" “Amazon SageMaker-এর অভিযোজনযোগ্যতা আমাদেরকে কম সংস্থান সহ আরও কাজ পরিচালনা করতে দেয়, যার ফলে দ্রুত, আরও দক্ষ কাজের চাপ হয়। এটি আমাদের ইঞ্জিনিয়ারিং টিমকে আস্থা দিয়েছে যে তারা যে বৈশিষ্ট্যগুলি চালু করেছে তা তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে স্কেল করবে। Amazon SageMaker-এর সাথে, আমরা শক্তিশালী পরিচালিত পরিকাঠামো ব্যবহার করে 2 সপ্তাহের মধ্যে আমাদের টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল স্থাপন করেছি এবং আমরা অদূর ভবিষ্যতে আমাদের লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর কাছে এই বৈশিষ্ট্যটি প্রসারিত করার অপেক্ষায় রয়েছি।"

অনুপ্রাণিত করা

ইন্সপায়ার, একটি ভোক্তা-কেন্দ্রিক স্বাস্থ্যসেবা তথ্য পরিষেবা, উন্নত যত্ন, চিকিত্সা এবং ফলাফলের জন্য অ্যাকশনযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি প্রদানের জন্য Amazon SageMaker-এর উপর নির্ভর করে।

"আমাদের বিষয়বস্তু সুপারিশ ইঞ্জিন আমাদের মূল্য প্রস্তাবের একটি প্রধান চালক," ব্রায়ান লো, প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা এবং ইন্সপায়ারের প্রতিষ্ঠাতা বলেছেন৷ "আমরা এটি ব্যবহার করি আমাদের ব্যবহারকারীদের (যারা নির্দিষ্ট শর্তের সাথে বসবাস করেন) প্রাসঙ্গিক এবং নির্দিষ্ট পোস্ট বা নিবন্ধগুলিতে নির্দেশ করতে। Amazon SageMaker-এর মাধ্যমে, আমরা সহজেই গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে পারি। আমাদের অত্যাধুনিক ML সমাধান — Amazon SageMaker-এর উপর ভিত্তি করে—আমাদের 2 শর্তে 1.5 বিলিয়ন শব্দের লাইব্রেরি থেকে 3,600 মিলিয়ন নিবন্ধিত ব্যবহারকারীদের কাছে প্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তুর পরামর্শ দেওয়ার জন্য আমাদের সামগ্রী সুপারিশ ইঞ্জিনের ক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করে৷ Amazon SageMaker আমাদেরকে রোগীদের এবং পরিচর্যাকারীদের আরও ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রী এবং সংস্থানগুলির সাথে সঠিকভাবে সংযোগ করতে সক্ষম করেছে - বিরল রোগের তথ্য এবং চিকিত্সার পথ সহ।"

ResMed

ResMed হল স্লিপ অ্যাপনিয়া, COPD, হাঁপানি এবং অন্যান্য দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার লোকেদের জন্য ক্লাউড-সংযুক্ত সমাধানগুলির একটি নেতৃস্থানীয় প্রদানকারী৷ 2014 সালে, ResMed MyAir চালু করেছে, একটি ব্যক্তিগতকৃত থেরাপি ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম এবং অ্যাপ্লিকেশন, রোগীদের ঘুমের থেরাপি ট্র্যাক করার জন্য।

"Amazon SageMaker-এর আগে, সমস্ত MyAir ব্যবহারকারীরা তাদের অবস্থা নির্বিশেষে একই সময়ে অ্যাপ থেকে একই বার্তা পেয়েছিলেন," বদ্রী রাঘবন বলেছেন, ResMed-এর ডেটা সায়েন্সের ভাইস প্রেসিডেন্ট। “Amazon SageMaker আমাদেরকে MyAir এর মাধ্যমে রোগীদের সাথে তাদের ব্যবহার করা নির্দিষ্ট ResMed ডিভাইস, তাদের জেগে ওঠার সময় এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ডেটার উপর ভিত্তি করে যোগাযোগ করতে সক্ষম করেছে। আমরা মডেল পাইপলাইনগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং উপযোগী বিষয়বস্তু সরবরাহ করার জন্য কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম এবং ব্যাচ ইনফারেন্স সহ স্থাপনার প্রকারগুলি বেছে নেওয়ার জন্য বেশ কয়েকটি Amazon SageMaker বৈশিষ্ট্যগুলির সুবিধা গ্রহণ করি৷ Amazon SageMaker আমাদেরকে মাসের পরিবর্তে দিন বা সপ্তাহে মডেল স্থাপন করে বিশ্বব্যাপী এমএল ক্ষমতা এম্বেড করার লক্ষ্য অর্জন করতে সক্ষম করেছে।”

ভারিস্ক

Verisk বিশেষজ্ঞ ডেটা-চালিত বিশ্লেষণাত্মক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যা ব্যবসা, মানুষ এবং সমাজকে শক্তিশালী, আরও স্থিতিস্থাপক এবং টেকসই হতে সাহায্য করে। এটি এমএল ওয়ার্কফ্লো স্ট্রিমলাইন করতে অ্যামাজন সেজমেকার ব্যবহার করে।

"Verisk এবং Vexcel একসঙ্গে AWS-এ প্রচুর পরিমাণে ডেটা সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়া করার জন্য একসাথে কাজ করছে, যার মধ্যে ভেক্সেলের অতি-উচ্চ রেজোলিউশনের বায়বীয় চিত্রের ডেটা রয়েছে যা সারা বিশ্বের 26টি দেশে ধারণ করা হয়েছে," বলেছেন জেফ্রি সি. টেলর, ভেরিস্ক 3D ভিজুয়াল-এর প্রেসিডেন্ট বুদ্ধিমত্তা। "Amazon SageMaker আমাদেরকে ML এবং MLOps টিমের কাজগুলিকে স্ট্রীমলাইন করতে সাহায্য করে, যা আমাদের গ্রাহকদের চাহিদা পূরণে ফোকাস করার অনুমতি দেয়, যার মধ্যে বীমা, রিয়েল এস্টেট, নির্মাণ এবং এর বাইরেও প্রকৃত সম্পত্তি স্টেকহোল্ডার রয়েছে।"

স্মার্টোক্টো বিভি

Amazon SageMaker-এর সাহায্যে, Smartocto BV সারা বিশ্বের 350টি নিউজরুম এবং মিডিয়া কোম্পানিগুলিতে ML দ্বারা চালিত বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ প্রদান করে।

স্মার্টোক্টোর চিফ ডেটা অফিসার ইলিজা সুসা বলেন, "যেহেতু ব্যবসাটি স্কেল করছিল, আমাদের এমএল মডেলের স্থাপনাকে সহজ করতে হবে, বাজারের জন্য সময় কমাতে হবে এবং আমাদের পণ্যের অফারটি প্রসারিত করতে হবে।" “তবে, আমাদের এমএল ওয়ার্কলোডগুলি স্ব-হোস্ট করার জন্য ওপেন-সোর্স এবং ক্লাউড সমাধানগুলির সংমিশ্রণটি পরিচালনা করতে ক্রমবর্ধমান সময়সাপেক্ষ ছিল। আমরা আমাদের ML মডেলগুলিকে Amazon SageMaker এন্ডপয়েন্টে স্থানান্তরিত করেছি এবং 3 মাসেরও কম সময়ের মধ্যে স্মার্টফাই চালু করেছি, একটি নতুন AWS-নেটিভ সমাধান৷ স্মার্টফাই অ্যামাজন সেজমেকার ব্যবহার করে কাছাকাছি রিয়েল টাইমে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সম্পাদকীয় বিশ্লেষণ প্রদান করতে, যা গ্রাহকদের তাদের সামগ্রী উন্নত করতে এবং তাদের শ্রোতাদের প্রসারিত করতে সহায়তা করে।"

ভিজ্যুয়ালফ্যাব্রিক

Visualfabriq বিশ্বের কিছু নেতৃস্থানীয় ভোক্তা প্যাকেজড পণ্য কোম্পানিতে প্রয়োগকৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতা সহ একটি রাজস্ব ব্যবস্থাপনা সমাধান অফার করে। এটি অ্যামাজন সেজমেকার ব্যবহার করে স্কেলে এমএল মডেলের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে।

ভিজ্যুয়ালফ্যাব্রিকের ডিমান্ড ফোরকাস্ট, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং রেভিনিউ গ্রোথ ম্যানেজমেন্টের টিম লিড, জেল ভারস্ট্রাটেন বলেছেন, “আমরা কর্মক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত করার জন্য আমাদের প্রযুক্তি স্ট্যাককে মানিয়ে নিতে চেয়েছিলাম এবং মডেলগুলিকে যোগ করা, আপডেট করা এবং পুনরায় প্রশিক্ষণের জন্য সহজ করে তুলতে চাই। "আমাজন সেজমেকারে স্থানান্তরের সবচেয়ে বড় প্রভাব আমাদের সমাধানের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা উন্নতি হয়েছে। ওয়েব সার্ভারের পরিবর্তে, ডেডিকেটেড সার্ভারগুলিতে অনুমান চালানোর মাধ্যমে, আমাদের সমাধান আরও দক্ষ এবং খরচগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং স্বচ্ছ। আমরা আমাদের চাহিদার পূর্বাভাস পরিষেবার প্রতিক্রিয়ার সময়কে উন্নত করেছি — যা একজন খুচরা বিক্রেতার বিক্রয় পরিমাণে প্রচারমূলক কর্মের প্রভাবের পূর্বাভাস দেয় — 200% দ্বারা, এবং একটি মাপযোগ্য সমাধান স্থাপন করেছি যার জন্য কম ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ প্রয়োজন এবং নতুন গ্রাহকের অনবোর্ডিংকে ত্বরান্বিত করে।"

Sophos

Sophos, পরবর্তী প্রজন্মের সাইবারসিকিউরিটি সমাধান এবং পরিষেবাগুলির বিশ্বব্যাপী নেতা, Amazon SageMaker ব্যবহার করে তার ML মডেলগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে প্রশিক্ষিত করতে৷

সোফোসের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রধান কনস্ট্যান্টিন বার্লিন বলেছেন, "আমাদের শক্তিশালী প্রযুক্তি ম্যালওয়্যার দিয়ে ধূর্তভাবে ফাইলগুলি সনাক্ত করে এবং নির্মূল করে।" “একাধিক-টেরাবাইট-আকারের ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য XGBoost মডেলগুলিকে নিয়োগ করা, তবে, অত্যন্ত সময়সাপেক্ষ ছিল-এবং কখনও কখনও সীমিত মেমরি স্পেস দিয়ে সম্ভব নয়। Amazon SageMaker বিতরণ করা প্রশিক্ষণের মাধ্যমে, আমরা সফলভাবে একটি হালকা ওজনের XGBoost মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারি যা ডিস্কে অনেক ছোট (25 গুণ পর্যন্ত ছোট) এবং মেমরিতে (পাঁচ গুণ পর্যন্ত ছোট) পূর্বসূরীর থেকে। Amazon SageMaker স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং এবং স্পট ইনস্ট্যান্সে বিতরণ করা প্রশিক্ষণ ব্যবহার করে, আমরা এই ধরনের বড় ডেটাসেটগুলিতে স্কেল করার জন্য প্রয়োজনীয় অন্তর্নিহিত প্রশিক্ষণ পরিকাঠামো সামঞ্জস্য না করেই মডেলগুলিকে দ্রুত এবং আরও কার্যকরভাবে সংশোধন এবং পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে পারি।"

নর্থওয়েস্টার্ন বিশ্ববিদ্যালয়

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (MSAI) প্রোগ্রামে মাস্টার অফ সায়েন্সে নর্থওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটির ছাত্রদের একটি ট্যুর দেওয়া হয়েছিল অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও ল্যাব হ্যাকাথনের সময় এটি ব্যবহার করার আগে।

MSAI প্রোগ্রামের ডেপুটি ডিরেক্টর মোহাম্মদ আলম বলেন, “Amazon SageMaker Studio Lab-এর সহজলভ্য ব্যবহার ছাত্র-ছাত্রীদের সৃজনশীল সমাধান তৈরিতে দ্রুত তাদের শিক্ষা প্রয়োগ করতে সক্ষম করে। “আমরা আশা করেছিলাম যে স্বল্প 5 ঘন্টা প্রতিযোগিতা চলাকালীন শিক্ষার্থীরা স্বাভাবিকভাবেই কিছু বাধার সম্মুখীন হবে। পরিবর্তে, তারা কেবল সমস্ত প্রকল্প সম্পূর্ণ করেই নয় বরং গুরুত্বপূর্ণ বাস্তব-জগতের সমস্যাগুলিতে জটিল এমএল ধারণা প্রয়োগ করে এমন চিত্তাকর্ষক উপস্থাপনাও দিয়ে আমাদের প্রত্যাশা অতিক্রম করেছে।"

Rensselaer Polytechnic ইনস্টিটিউট

রেনসেলার পলিটেকনিক ইনস্টিটিউট (RPI), একটি নিউ ইয়র্কের প্রযুক্তিগত গবেষণা বিশ্ববিদ্যালয়, শিক্ষার্থীদের দ্রুত এমএল ধারণা শিখতে সাহায্য করার জন্য অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও ব্যবহার করে।

"আরপিআই বিশ্বের সবচেয়ে শক্তিশালী সুপারকম্পিউটারগুলির একটির মালিক, কিন্তু AI এর একটি খাড়া শেখার বক্ররেখা রয়েছে," বলেছেন মোহাম্মদ জে. জাকি, কম্পিউটার বিজ্ঞানের অধ্যাপক৷ “ছাত্রদের খরচ কার্যকরভাবে শুরু করার জন্য আমাদের একটি উপায় দরকার। Amazon SageMaker স্টুডিও ল্যাবের স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস আমাদের শিক্ষার্থীদের দ্রুত শুরু করতে সক্ষম করে এবং একটি শক্তিশালী GPU প্রদান করে, যা তাদের ক্যাপস্টোন প্রকল্পগুলির জন্য জটিল গভীর শিক্ষার মডেলগুলির সাথে কাজ করতে সক্ষম করে।"

হংকং ইন্সটিটিউট অফ ভোকেশনাল এডুকেশন

হংকং ইন্সটিটিউট অফ ভোকেশনাল এডুকেশন (লি ওয়াই লি) এর আইটি বিভাগ শিক্ষার্থীদের বাস্তব-বিশ্ব ML প্রকল্পগুলিতে কাজ করার সুযোগ দেওয়ার জন্য Amazon SageMaker স্টুডিও ল্যাব ব্যবহার করে৷

"আমরা বেসিক এমএল এবং পাইথন-সম্পর্কিত কোর্সে অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও ল্যাব ব্যবহার করি যা শিক্ষার্থীদের অনেক ক্লাউড প্রযুক্তিতে একটি দৃঢ় ভিত্তি দেয়," সাইরাস ওয়াং বলেছেন, সিনিয়র লেকচারার৷ “Amazon SageMaker Studio Lab আমাদের শিক্ষার্থীদের সেটআপ বা কনফিগারেশনে আটকে না গিয়ে বাস্তব-বিশ্বের ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পের সাথে অভিজ্ঞতা অর্জন করতে সক্ষম করে। অন্যান্য বিক্রেতাদের থেকে ভিন্ন, এটি শিক্ষার্থীদের জন্য একটি লিনাক্স মেশিন, যা তাদের আরও অনেক কোডিং অনুশীলন করতে সক্ষম করে।"

ম্যাপমিইন্ডিয়া

MapmyIndia, ডিজিটাল মানচিত্র, ভূ-স্থানিক সফ্টওয়্যার এবং অবস্থান-ভিত্তিক ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) প্রযুক্তিগুলির ভারতের শীর্ষস্থানীয় প্রদানকারী, Amazon SageMaker ব্যবহার করে তার ML মডেলগুলি তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে৷

“ম্যাপমিইন্ডিয়া এবং আমাদের গ্লোবাল প্ল্যাটফর্ম, ম্যাপলস, অর্থনৈতিক উন্নয়ন, জনসংখ্যা বৃদ্ধি, কৃষি পরিমাপের মতো অনেকগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে শক্তিশালী, অত্যন্ত নির্ভুল, এবং বিশ্বব্যাপী AI এবং কম্পিউটার-দৃষ্টি-চালিত উপগ্রহ- এবং রাস্তার চিত্র-ভিত্তিক বিশ্লেষণ অফার করে। আউটপুট, নির্মাণ কার্যকলাপ, রাস্তার চিহ্ন সনাক্তকরণ, ভূমি বিভাজন এবং রাস্তা পরিবর্তন সনাক্তকরণ,” বলেছেন রোহান ভার্মা, ম্যাপমিইন্ডিয়ার প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা এবং নির্বাহী পরিচালক৷ “আমাদের গতি এবং নির্ভুলতার সাথে মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার ক্ষমতা আমাদের আলাদা করে। আমরা আমাদের AI/ML অফারগুলির জন্য AWS-এর সাথে অংশীদারিত্ব করতে পেরে আনন্দিত এবং Amazon SageMaker এর দ্রুত স্কেল করার ক্ষমতা নিয়ে উচ্ছ্বসিত।"

স্যাটসুর

SatSure, অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পৃথিবী পর্যবেক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তা সমাধানে ভারত-ভিত্তিক নেতা, ML ডেটার পেটাবাইট তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য Amazon SageMaker-এর উপর নির্ভর করে৷

SatSure-এর চিফ এক্সিকিউটিভ অফিসার প্রতীপ বসু বলেন, “আমরা আমাজন সেজমেকার ব্যবহার করি ইও, জিআইএস, আর্থিক, পাঠ্য এবং ব্যবসায়িক ডেটাসেটের পেটাবাইট ক্রাঞ্চ করতে, এর AI/ML ক্ষমতা ব্যবহার করে আমাদের মডেলগুলিকে দ্রুত উদ্ভাবন করতে এবং স্কেল করতে পারি৷ "আমরা 2017 সাল থেকে AWS ব্যবহার করে আসছি, এবং আমরা সাপ্তাহিক ভিত্তিতে 2 মিলিয়ন বর্গ কিলোমিটার পর্যবেক্ষণ করার সময় ভারত, নাইজেরিয়া এবং ফিলিপাইন জুড়ে 1 মিলিয়নেরও বেশি কৃষককে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে ঋণ দিতে সাহায্য করেছি।"

উপসংহার

Amazon SageMaker এর সাথে শুরু করতে, যান aws.amazon.com/sagemaker.

---

লেখক সম্পর্কে

অঙ্কুর মেহরোত্রা 2008 সালে অ্যামাজনে যোগদান করেন এবং বর্তমানে অ্যামাজন সেজমেকারের জেনারেল ম্যানেজার। Amazon SageMaker-এর আগে, তিনি Amazon.com-এর বিজ্ঞাপন ব্যবস্থা এবং স্বয়ংক্রিয় মূল্য প্রযুক্তি তৈরিতে কাজ করেছিলেন।