AWS se positionne dans la catégorie Leaders dans l'évaluation 2022 IDC MarketScape for APEJ AI Life-Cycle Software Tools and Platforms Vendor Assessment

L'évaluation IDC MarketScape: Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment, récemment publiée, positionne AWS dans la catégorie Leaders. Il s'agissait de la première et de la seule évaluation d'analyste spécifique à l'APEJ axée sur le logiciel de cycle de vie de l'IA d'IDC. Les fournisseurs évalués pour ce MarketScape proposent divers outils logiciels nécessaires pour prendre en charge le développement de modèles d'apprentissage automatique (ML) de bout en bout, y compris la préparation des données, la création et la formation de modèles, le fonctionnement des modèles, l'évaluation, le déploiement et la surveillance. Les outils sont généralement utilisés par les scientifiques des données et les développeurs ML, de l'expérimentation au déploiement en production de solutions d'IA et de ML.

Les outils de cycle de vie de l'IA sont essentiels pour produire des solutions d'IA/ML. Ils vont bien au-delà de l'expérimentation AI/ML : pour parvenir à un déploiement n'importe où, des performances à grande échelle, une optimisation des coûts et, de plus en plus important, prendre en charge la gestion systématique des risques liés aux modèles : explicabilité, robustesse, dérive, protection de la vie privée, etc. Les entreprises ont besoin de ces outils pour libérer la valeur des actifs de données d'entreprise à plus grande échelle et plus rapidement.

Exigences du fournisseur pour IDC MarketScape

Pour être pris en compte pour MarketScape, le fournisseur devait fournir des produits logiciels pour divers aspects du processus ML de bout en bout dans le cadre d'unités de gestion des stocks de produits (SKU) indépendantes ou dans le cadre d'une plate-forme logicielle générale d'IA. Les produits devaient être basés sur la propre propriété intellectuelle de l'entreprise, et les produits devaient avoir généré des revenus de licences logicielles ou des revenus de logiciels basés sur la consommation pendant au moins 12 mois dans l'APEJ en mars 2022. L'entreprise devait figurer parmi les 15 meilleurs fournisseurs par les revenus déclarés de 2020-2021 dans la région APEJ, selon AI Software Tracker d'IDC. AWS a répondu aux critères et a été évalué par IDC avec huit autres fournisseurs.

Le résultat de l'évaluation complète d'IDC a été publié en octobre 2022 dans IDC MarketScape : Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment. AWS est positionné dans la catégorie Leaders en fonction des capacités actuelles. La stratégie d'AWS consiste à investir en continu dans les services d'IA/ML pour aider les clients à innover avec l'IA et le ML.

Poste AWS

« AWS est classé dans la catégorie des leaders dans cet exercice, recevant des notes plus élevées dans diverses catégories d'évaluation : l'étendue des services d'outillage fournis, les options permettant de réduire les coûts de performance, la qualité du service client et de l'assistance, et le rythme de l'innovation des produits, pour n'en nommer qu'un. peu."

– Jessie Danqing Cai, directrice de recherche associée, Big Data & Analytics Practice, IDC Asia/Pacific.

Le visuel ci-dessous fait partie du MarketScape et montre la position d'AWS évaluée par capacités et stratégies.

Le modèle d'analyse des fournisseurs d'IDC MarketScape est conçu pour fournir un aperçu de l'aptitude concurrentielle des fournisseurs de TIC sur un marché donné. La méthodologie de recherche utilise une méthodologie de notation rigoureuse basée sur des critères qualitatifs et quantitatifs qui se traduit par une illustration graphique unique de la position de chaque fournisseur sur un marché donné. Le score des capacités mesure le produit du fournisseur, la mise sur le marché et l'exécution commerciale à court terme. Le score Stratégie mesure l'alignement des stratégies des fournisseurs avec les exigences des clients sur une période de 3 à 5 ans. La part de marché du fournisseur est représentée par la taille des icônes.

Amazon SageMaker évalué dans le cadre du MarketScape

Dans le cadre de l'évaluation, IDC a plongé profondément dans Amazon Sage Maker capacités. SageMaker est un service entièrement géré pour créer, former et déployer des modèles ML pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés. Depuis le lancement de SageMaker en 2017, plus de 250 capacités et fonctionnalités ont été publiées.

Les praticiens du ML tels que les scientifiques des données, les ingénieurs de données, les analystes commerciaux et les professionnels du MLOps utilisent SageMaker pour éliminer les barrières à chaque étape du flux de travail du ML grâce à leur choix d'environnements de développement intégrés (IDE) ou d'interfaces sans code. En commençant par la préparation des données, SageMaker facilite l'accès, l'étiquetage et le traitement de grandes quantités de données structurées (données tabulaires) et de données non structurées (photo, vidéo, géospatiale et audio) pour le ML. Une fois les données préparées, SageMaker propose des blocs-notes entièrement gérés pour la création de modèles et réduit le temps de formation de quelques heures à quelques minutes grâce à une infrastructure optimisée. SageMaker facilite le déploiement de modèles ML pour effectuer des prédictions au meilleur rapport qualité-prix pour tous les cas d'utilisation grâce à une large sélection d'infrastructures ML et d'options de déploiement de modèles. Enfin, les outils MLOps de SageMaker vous aident à faire évoluer le déploiement des modèles, à réduire les coûts d'inférence, à gérer les modèles plus efficacement en production et à réduire la charge opérationnelle.

Le MarketScape met en avant trois points forts pour AWS :

• Fonctionnalité et offre – SageMaker fournit un ensemble large et approfondi d'outils pour la préparation des données, la formation des modèles et le déploiement, y compris le silicium conçu par AWS : Inférence AWS pour les charges de travail d'inférence et Formation AWS pour les charges de travail d'entraînement. SageMaker prend en charge l'explicabilité du modèle et la détection des biais via Amazon SageMaker Clarifier.
• Fourniture de services – SageMaker est nativement disponible sur AWS, la deuxième plus grande plateforme de cloud public de la région APEJ (basée sur IDC Public Cloud Services Tracker, IaaS+PaaS, données 2021), avec des régions au Japon, Australie, Nouvelle-Zélande, Singapour, Inde, Indonésie , la Corée du Sud et la Grande Chine. Des zones locales sont disponibles pour servir les clients des pays de l'ASEAN : Thaïlande, Philippines et Vietnam.
• Opportunités de croissance – AWS contribue activement à des projets open source tels que Gluon et s'engage auprès des communautés régionales de développeurs et d'étudiants à travers de nombreux événements, cours en ligne et Laboratoire Amazon SageMaker Studio, un environnement de bloc-notes SageMaker gratuit.

Lancement de SageMaker à re:Invent 2022

L'innovation SageMaker s'est poursuivie à AWS re:Invent 2022, avec huit nouvelles capacités. Les lancements comprenaient trois nouvelles fonctionnalités pour la gouvernance du modèle ML. À mesure que le nombre de modèles et d'utilisateurs au sein d'une organisation augmente, il devient plus difficile de définir des contrôles d'accès de moindre privilège et d'établir des processus de gouvernance pour documenter les informations du modèle (par exemple, les ensembles de données d'entrée, les informations sur l'environnement de formation, la description de l'utilisation du modèle et l'évaluation des risques) . Une fois les modèles déployés, les clients doivent également surveiller les biais et la dérive des fonctionnalités pour s'assurer qu'ils fonctionnent comme prévu. Un nouveau gestionnaire de rôles, des cartes modèles et un tableau de bord modèle simplifient le contrôle d'accès et améliorent la transparence pour prendre en charge Gouvernance du modèle de ML.

Il y a également eu trois lancements liés à Amazon SageMakerStudio des cahiers. Les blocs-notes SageMaker Studio offrent aux praticiens une expérience de bloc-notes entièrement gérée, de l'exploration des données au déploiement. Au fur et à mesure que les équipes grandissent en taille et en complexité, des dizaines de praticiens peuvent avoir besoin de développer en collaboration des modèles à l'aide de cahiers. AWS continue d'offrir le meilleur expérience d'ordinateur portable pour les utilisateurs, avec le lancement de trois nouvelles fonctionnalités qui vous aident à coordonner et à automatiser le code du bloc-notes.

Pour prendre en charge le déploiement du modèle, les nouvelles fonctionnalités de SageMaker vous aident à exécuter des tests fantômes pour évaluer un nouveau modèle ML avant la sortie de production en testant ses performances par rapport au modèle actuellement déployé. Test de l'ombre peut vous aider à détecter les erreurs de configuration potentielles et les problèmes de performances avant qu'ils n'affectent les utilisateurs finaux.

Enfin, SageMaker a lancé la prise en charge de ML géospatial, permettant aux data scientists et aux ingénieurs ML de créer, former et déployer facilement des modèles ML à l'aide de données géospatiales. Vous pouvez accéder à des sources de données géospatiales, à des opérations de traitement spécialement conçues, à des modèles de ML pré-formés et à des outils de visualisation intégrés pour exécuter le ML géospatial plus rapidement et à grande échelle.

Aujourd'hui, des dizaines de milliers de clients utilisent Amazon SageMaker pour former des modèles avec des milliards de paramètres et faire plus de 1 XNUMX milliards de prédictions par mois. Pour en savoir plus sur SageMaker, visitez le page web et découvrez comment une infrastructure, des outils et des workflows entièrement gérés peuvent vous aider à accélérer le développement de modèles ML.

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A propos de l'auteure

Kimberley Madia est un responsable marketing produit principal avec AWS Machine Learning. Son objectif est de faciliter la création, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique pour les clients à l'aide d'Amazon SageMaker. Pour s'amuser en dehors du travail, Kimberly aime cuisiner, lire et courir sur le sentier de la baie de San Francisco.

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• La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-positioned-in-the-leaders-category-in-the-2022-idc-marketscape-for-apej-ai-life-cycle-software-tools-and-platforms-vendor-assessment/