Amazon SageMaker Studio Lab ממשיכה לעשות דמוקרטיזציה של ML עם יותר קנה מידה ופונקציונליות

כדי להפוך למידת מכונה (ML) נגישה יותר, אמזון השיקה Amazon SageMaker Studio Lab ב-AWS re:Invent 2021. כיום, עשרות אלפי לקוחות משתמשים בו מדי יום כדי ללמוד ולהתנסות ב-ML בחינם. עשינו את זה פשוט להתחיל עם כתובת דוא"ל בלבד, ללא צורך בהתקנות, הגדרות, כרטיסי אשראי או חשבון AWS.

SageMaker Studio Lab מהדהד עם לקוחות שרוצים ללמוד במסגרת לא פורמלית או פורמלית, כפי שעולה מסקר שנערך לאחרונה המצביע על כך ש-49% מבסיס הלקוחות הנוכחי שלנו לומדים בעצמם, בעוד ש-21% לוקחים שיעור רשמי של ML. מוסדות להשכלה גבוהה החלו לאמץ את זה, כי זה עוזר להם ללמד יסודות ML מעבר למחברת, כמו ניהול סביבה ומשאבים, שהם תחומים קריטיים לפרויקטים מוצלחים של ML. שותפים ארגוניים כמו Hugging Face, Snowflake ו-Roboflow משתמשים ב- SageMaker Studio Lab כדי להציג את יכולות ה-ML שלהם.

בפוסט זה, אנו דנים בתכונות חדשות ב- SageMaker Studio Lab, ומשתפים כמה סיפורי הצלחה של לקוחות.

תכונות חדשות ב- SageMaker Studio Lab

המשכנו לפתח תכונות ומנגנונים חדשים כדי לשמח, להגן ולאפשר את קהילת ה-ML שלנו. להלן השיפורים האחרונים:

• כדי להגן על קיבולת ה-CPU וה-GPU מפני שימוש לרעה פוטנציאלי, השקנו אימות דו-שלבי, המגדיל את גודל הקהילה שאנו יכולים לשרת. בהמשך כל לקוח יידרש לקשר את חשבונו למספר טלפון נייד.
• באוקטובר 2022, השקנו אישורי חשבונות אוטומטיים, המאפשרים לך לקבל חשבון SageMaker Studio Lab תוך פחות מיממה.
• שילשנו את הקיבולת של GPU ו-CPU, מה שאפשר לרוב הלקוחות שלנו לקבל מופע כשהם צריכים אותו.
• הוצג מצב בטוח כדי לעזור לך להתקדם אם הסביבה שלך הופכת לא יציבה. למרות שזה נדיר, זה קורה בדרך כלל כאשר לקוחות חורגים ממגבלות האחסון שלהם.
• הוספנו תמיכה בהרחבת Juptyer-LSP (Language Server Protocol), המספקת לך פונקציונליות של השלמת קוד. שים לב שאם קיבלת את חשבונך לפני נובמבר 2022, תוכל לקבל את הפונקציונליות הזו על ידי ביצוע מספר הוראות פשוטות (ראה שאלות נפוצות לפרטים).

סיפורי הצלחה של לקוחות

אנחנו ממשיכים להיות אובססיביים ללקוחות, ומציעים תכונות חשובות ללקוחות על סמך המשוב שלהם. הנה כמה דגשים ממוסדות ושותפים מרכזיים:

"SageMaker Studio Lab פותר בעיה אמיתית בכיתה בכך שהיא מספקת פתרון Jupyter מתארח בחוזק תעשייתי עם GPU שחורג מעבר למחברת מתארחת בלבד. היכולת להוסיף חבילות, להגדיר סביבה ולפתוח מסוף פתחה הזדמנויות למידה חדשות רבות לתלמידים. לבסוף, כוונון עדין של דגמי Hugging Face עם GPUs רבי עוצמה היה זרימת עבודה מדהימה להצגה לתלמידים. LLMs (דגמי שפה גדולים) הם העתיד של AI, ו-SageMaker Studio Lab אפשרה לי ללמד את העתיד של AI."

- נוח גיפט, מנהל במעון ב-Duke MIDS (מדע נתונים)

"SageMaker Studio Lab שימש את הצוות שלי מאז שהייתה בגרסת בטא בגלל הניסיון העוצמתי שלה עבור מפתחי ML. זה משתלב ללא מאמץ עם Snowpark, מסגרת המפתחים של Snowflake, כדי לספק ממשק מחברת קל להתחלה עבור מפתחי Snowflake Python. השתמשתי בו להדגמות מרובות עם לקוחות ושותפים, והתגובה הייתה חיובית באופן מוחץ".

-אדה ג'ונסון, מנהלת פתרונות תעשיית שותפה ב- Snowflake

"Roboflow מאפשרת למפתחים לבנות יישומי ראייה ממוחשבת משלהם, לא משנה מערך הכישורים או הניסיון שלהם. עם SageMaker Studio Lab, הקהילה הגדולה שלנו של מפתחי ראייה ממוחשבת יכולה לגשת לדגמים ולנתונים שלנו בסביבה הדומה מאוד ל-JupyterLab מקומי, וזה מה שהם הכי רגילים אליו. האחסון המתמיד של SageMaker Studio Lab הוא מחליף משחק, מכיוון שלא צריך להתחיל מההתחלה עבור כל הפעלה של משתמש. SageMaker Studio Lab הפכה באופן אישי לפלטפורמת ה-Notbook המועדפת עליי".

-מארק מקוויד, הנדסת שטח ב-Roboflow

"RPI מחזיק באחד ממחשבי העל החזקים בעולם, אבל יש לו (AiMOS) עקומת למידה תלולה. היינו צריכים דרך לתלמידים שלנו להתחיל ביעילות ובחסכנות. הממשק האינטואיטיבי של SageMaker Studio Lab אפשר לתלמידים שלנו להתחיל במהירות, וסיפק GPU רב עוצמה, שאיפשר להם לעבוד עם מודלים מורכבים של למידה עמוקה עבור פרויקטי אבן היסוד שלהם."

- מוחמד ג'יי זקי, פרופסור למדעי המחשב במכון הפוליטכני רנסלר

"אני משתמש ב- SageMaker Studio Lab בלימוד מכונה בסיסי ובקורסים הקשורים לפייתון שנועדו לתת לסטודנטים בסיס איתן בטכנולוגיות ענן רבות. Studio Lab מאפשרת לתלמידים שלנו להתנסות מעשית עם פרויקטים של מדעי הנתונים בעולם האמיתי, מבלי שהם יצטרכו להסתבך בהגדרות או בתצורות. בניגוד לספקים אחרים, מדובר במכונת לינוקס לסטודנטים, וסטודנטים יכולים לעשות הרבה יותר תרגילי קידוד!"

— סיירוס וונג, מרצה בכיר, תעודה גבוהה במנהל ענן ומרכזי נתונים במחלקה לטכנולוגיית מידע, IVE (LWL)

"סטודנטים בתכנית לתואר שני במדעים בבינה מלאכותית (MSAI) של Northwestern Engineering זכו לסיור מהיר במעבדת SageMaker Studio לפני שהשתמשו בה בהאקתון של 5 שעות כדי ליישם את מה שלמדו למצב אמיתי בעולם. ציפינו שהתלמידים יפגעו באופן טבעי בכמה מכשולים במהלך פרק הזמן הקצר מאוד. במקום זאת, התלמידים עלו על הציפיות שלנו בכך שהם לא רק השלימו את כל הפרויקטים אלא גם הציגו מצגות טובות מאוד שבהן הציגו פתרונות מרתקים לבעיות חשובות בעולם האמיתי".

- מוחמד עלאם, סגן מנהל תוכנית MSAI באוניברסיטת נורת'ווסטרן

התחל עם SageMaker Studio Lab

SageMaker Studio Lab היא נקודת כניסה נהדרת לכל מי שמעוניין ללמוד עוד על ML ומדעי הנתונים. אמזון ממשיכה להשקיע בשירות החינמי הזה, כמו גם בנכסי הכשרה אחרים ובתוכניות מלגות, כדי להפוך את ML נגיש לכולם.

התחל בעבודה SageMaker Studio Lab היום!

---

על הסופר

מישל מונקלובה הוא מנהל מוצר ראשי ב-AWS בצוות SageMaker. היא ילידת ניו יורק וותיקה בעמק הסיליקון. היא נלהבת מחידושים המשפרים את איכות החיים שלנו.