機械学習 (ML) をより利用しやすくするために、Amazon は AmazonSageMakerStudioラボ AWS re:Invent 2021 で。現在、何万人ものお客様が毎日これを使用して、無料で ML を学び、実験しています。 インストール、セットアップ、クレジットカード、または AWS アカウントを必要とせずに、E メールアドレスだけで簡単に開始できるようにしました。
SageMaker Studio Lab は、現在の顧客ベースの 49% が独学で学習しているのに対し、21% が正式な ML クラスを受講していることを示す最近の調査で示されているように、非公式または正式な環境で学習したい顧客の共感を呼んでいます。 高等教育機関は、ML プロジェクトを成功させるための重要な領域である環境やリソース管理など、ノートブックを超えて ML の基礎を教えるのに役立つため、これを採用し始めています。 Hugging Face、Snowflake、Roboflow などのエンタープライズ パートナーは、SageMaker Studio Lab を使用して独自の ML 機能を紹介しています。
この投稿では、SageMaker Studio Lab の新機能について説明し、お客様の成功事例を共有します。
SageMaker Studio Lab の新機能
私たちは、ML コミュニティを喜ばせ、保護し、可能にする新しい機能とメカニズムの開発を続けてきました。 最新の機能強化は次のとおりです。
- CPU と GPU の容量を不正使用の可能性から保護するために、2 段階認証を開始し、サービスを提供できるコミュニティのサイズを拡大しました。 今後は、すべての顧客が自分のアカウントを携帯電話番号にリンクする必要があります。
- 2022 年 XNUMX 月に、自動アカウント承認を展開し、XNUMX 日以内に SageMaker Studio Lab アカウントを取得できるようにしました。
- GPU と CPU の容量が XNUMX 倍になり、ほとんどのお客様が必要なときにインスタンスを取得できるようになりました。
- 環境が不安定になった場合に先に進むためのセーフ モードが導入されました。 これはまれですが、通常、お客様がストレージの制限を超えた場合に発生します。
- コード補完機能を提供する Juptyer-LSP (Language Server Protocol) 拡張機能のサポートを追加しました。 2022 年 XNUMX 月より前にアカウントを取得した場合は、いくつかの簡単な手順に従ってこの機能を利用できます ( よくある質問 詳細については）。
お客様の成功事例
私たちは引き続きお客様のことを第一に考え、フィードバックに基づいて重要な機能をお客様に提供しています。 以下は、主要な機関とパートナーのハイライトです。
「SageMaker Studio Lab は、単なるホスト型ノートブックを超えた GPU を備えた産業用強度のホスト型 Jupyter ソリューションを提供するという点で、教室での実際の問題を解決します。 パッケージを追加し、環境を構成し、ターミナルを開く機能により、学生には多くの新しい学習機会が開かれました。 最後に、強力な GPU を使用してハグフェイス モデルを微調整することは、学生に提示する驚くべき新しいワークフローです。 LLM (大規模言語モデル) は AI の未来であり、SageMaker Studio Lab のおかげで AI の未来を教えることができました。」
—Noah Gift、Duke MIDS (データ サイエンス) のエグゼクティブ イン レジデンス
「SageMaker Studio Lab は、ML 開発者にとって強力な経験があるため、ベータ版のときから私のチームで使用されています。 Snowflake の開発者フレームワークである Snowpark と簡単に統合して、Snowflake Python 開発者に使い始めやすいノートブック インターフェイスを提供します。 顧客やパートナーとの複数のデモに使用しましたが、反応は圧倒的に好意的です。」
—Eda Johnson 氏、Snowflake パートナー インダストリー ソリューション マネージャー
「Roboflow は、開発者がスキルセットや経験に関係なく、独自のコンピューター ビジョン アプリケーションを構築できるようにします。 SageMaker Studio Lab を使用すると、コンピュータ ビジョン開発者の大規模なコミュニティが、彼らが最も慣れ親しんでいるローカルの JupyterLab に非常によく似た環境でモデルとデータにアクセスできます。 SageMaker Studio Lab の永続ストレージは、ユーザーセッションごとに最初から開始する必要がないため、大変革をもたらします。 SageMaker Studio Lab は、個人的に私のお気に入りのノートブック プラットフォームになりました。」
—Mark McQuade、Roboflow フィールド エンジニアリング
「RPI は世界で最も強力なスーパー コンピューターの XNUMX つを所有していますが、それ (AiMOS) の学習曲線は急勾配です。 私たちは、学生が効率的に、そして質素に学習を開始できる方法を必要としていました。 SageMaker Studio Lab の直感的なインターフェースにより、学生はすぐに使い始めることができ、強力な GPU を提供して、絶頂プロジェクトの複雑な深層学習モデルを操作できるようになりました。」
—Mohammed J. Zaki 氏、Rensselaer Polytechnic Institute コンピューター サイエンス教授
「私は SageMaker Studio Lab を基本的な機械学習と Python 関連のコースで使用しています。これらのコースは、学生に多くのクラウドテクノロジーの強固な基盤を提供するように設計されています。 Studio Lab を使用すると、学生はセットアップや構成に悩まされることなく、実際のデータ サイエンス プロジェクトを実践的に体験できます。 他のベンダーとは異なり、これは学生向けの Linux マシンであり、実際、学生はより多くのコーディング演習を行うことができます!」
—Cyrus Wong 氏、IVE (LWL)、情報技術部門、クラウドおよびデータ センター管理の高等ディプロマ、上級講師
「Northwestern Engineering の Master of Science in Artificial Intelligence (MSAI) プログラムの学生は、SageMaker Studio Lab の簡単なツアーを受けてから、5 時間のハッカソンで使用して、学んだことを現実世界の状況に適用しました。 私たちは、生徒たちが非常に短い時間の間に自然にいくつかの障害にぶつかることを期待していました. 代わりに、生徒たちはすべてのプロジェクトを完了しただけでなく、現実世界の重要な問題に対する魅力的なソリューションを紹介する非常に優れたプレゼンテーションを行うことで、私たちの期待を上回りました。」
—Mohammed Alam 氏、ノースウェスタン大学 MSAI プログラム副部長
SageMaker Studio Lab を始めましょう
SageMaker Studio Lab は、ML とデータサイエンスについてさらに学びたいと考えているすべての人にとって、優れたエントリーポイントです。 Amazon は、すべての人が ML にアクセスできるようにするために、この無料サービス、およびその他のトレーニング資産や奨学金プログラムへの投資を続けています。
を始める SageMaker スタジオラボ 今日！
著者,
ミケーレ・モンクローバ SageMaker チームの AWS のプリンシパル プロダクト マネージャーです。 彼女は生粋のニューヨーカーであり、シリコンバレーのベテランです。 彼女は私たちの生活の質を向上させるイノベーションに情熱を注いでいます。
