AWS s-a poziționat în categoria Lideri în IDC MarketScape 2022 pentru Evaluarea furnizorilor de instrumente și platforme software pentru ciclul de viață APEJ AI

Publicat recent IDC MarketScape: Asia/Pacific (excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment poziționează AWS în categoria Lideri. Aceasta a fost prima și singura evaluare a analiștilor specifice APEJ concentrată pe software-ul AI pe ciclul de viață de la IDC. Furnizorii evaluați pentru acest MarketScape oferă diverse instrumente software necesare pentru a sprijini dezvoltarea modelelor de învățare automată (ML) end-to-end, inclusiv pregătirea datelor, construirea și instruirea modelului, operarea modelului, evaluarea, implementarea și monitorizarea. Instrumentele sunt utilizate în mod obișnuit de oamenii de știință de date și dezvoltatorii ML, de la experimentare până la implementarea în producție a soluțiilor AI și ML.

Instrumentele AI pentru ciclul de viață sunt esențiale pentru a produce soluții AI/ML. Acestea parcurg câțiva pași dincolo de experimentarea AI/ML: pentru a realiza implementarea oriunde, performanța la scară, optimizarea costurilor și, din ce în ce mai important, sprijină gestionarea sistematică a riscurilor modelului - explicabilitate, robustețe, derive, protecție a confidențialității și multe altele. Companiile au nevoie de aceste instrumente pentru a debloca valoarea activelor de date ale companiei la o scară mai mare și o viteză mai rapidă.

Cerințe pentru furnizori pentru IDC MarketScape

Pentru a fi luat în considerare pentru MarketScape, furnizorul a trebuit să furnizeze produse software pentru diferite aspecte ale procesului ML de la capăt la capăt în cadrul unităților independente de stocare a stocurilor (SKU) sau ca parte a unei platforme software AI generale. Produsele trebuiau să se bazeze pe propria IP a companiei, iar produsele ar fi trebuit să genereze venituri din licențe software sau venituri din software bazate pe consum timp de cel puțin 12 luni în APEJ din martie 2022. Compania trebuia să fie printre primii 15 furnizori până veniturile raportate din 2020–2021 în regiunea APEJ, conform IDC AI Software Tracker. AWS a îndeplinit criteriile și a fost evaluat de IDC împreună cu alți opt furnizori.

Rezultatul evaluării cuprinzătoare a IDC a fost publicat în octombrie 2022 în IDC MarketScape: Asia/Pacific (excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment. AWS este poziționat în categoria Lideri pe baza capacităților actuale. Strategia AWS este de a face investiții continue în serviciile AI/ML pentru a ajuta clienții să inoveze cu AI și ML.

Poziția AWS

„AWS este plasat în categoria Lideri în acest exercițiu, primind evaluări mai mari în diferite categorii de evaluare — amplitudinea serviciilor de scule oferite, opțiuni de reducere a costurilor pentru performanță, calitatea serviciilor și asistenței clienților și ritmul inovației de produs, pentru a numi un puțini.”

– Jessie Danqing Cai, director asociat de cercetare, Big Data & Analytics Practice, IDC Asia/Pacific.

Imaginea de mai jos face parte din MarketScape și arată poziția AWS evaluată prin capabilități și strategii.

Modelul de analiză a furnizorilor IDC MarketScape este conceput pentru a oferi o imagine de ansamblu asupra aptitudinii competitive a furnizorilor de TIC pe o anumită piață. Metodologia de cercetare utilizează o metodologie riguroasă de punctare bazată atât pe criterii calitative, cât și cantitative, care are ca rezultat o ilustrare grafică unică a poziției fiecărui furnizor pe o anumită piață. Scorul Capabilități măsoară produsul furnizorului, lansarea pe piață și execuția afacerii pe termen scurt. Scorul Strategiei măsoară alinierea strategiilor furnizorilor la cerințele clienților într-un interval de timp de 3-5 ani. Cota de piață a furnizorului este reprezentată de dimensiunea pictogramelor.

Amazon SageMaker evaluat ca parte a MarketScape

Ca parte a evaluării, IDC a pătruns adânc în Amazon SageMaker capabilități. SageMaker este un serviciu complet gestionat pentru a construi, antrena și implementa modele ML pentru orice caz de utilizare cu infrastructură, instrumente și fluxuri de lucru complet gestionate. De la lansarea SageMaker în 2017, au fost lansate peste 250 de capabilități și caracteristici.

Practicanții ML, cum ar fi oamenii de știință de date, inginerii de date, analiștii de afaceri și profesioniștii MLOps folosesc SageMaker pentru a înlătura barierele în fiecare pas al fluxului de lucru ML prin alegerea lor de medii de dezvoltare integrate (IDE) sau interfețe fără cod. Începând cu pregătirea datelor, SageMaker facilitează accesul, etichetarea și procesarea unor cantități mari de date structurate (date tabelare) și date nestructurate (foto, video, geospațiale și audio) pentru ML. După ce datele sunt pregătite, SageMaker oferă notebook-uri complet gestionate pentru construirea de modele și reduce timpul de antrenament de la ore la minute cu o infrastructură optimizată. SageMaker facilitează implementarea modelelor ML pentru a face predicții la cel mai bun preț-performanță pentru orice caz de utilizare printr-o selecție largă de infrastructură ML și opțiuni de implementare a modelului. În cele din urmă, instrumentele MLOps din SageMaker vă ajută să scalați implementarea modelelor, să reduceți costurile de inferență, să gestionați modelele mai eficient în producție și să reduceți sarcina operațională.

MarketScape evidențiază trei puncte forte pentru AWS:

• Functionalitate si oferta – SageMaker oferă un set larg și profund de instrumente pentru pregătirea datelor, formarea modelelor și implementarea, inclusiv siliciu construit de AWS: Inferentia AWS pentru sarcinile de lucru de inferență și AWS Trainium pentru sarcini de lucru. SageMaker acceptă explicabilitatea modelului și detectarea părtinirii Amazon SageMaker Clarify.
• Furnizarea de servicii – SageMaker este disponibil nativ pe AWS, a doua cea mai mare platformă de cloud public din regiunea APEJ (pe baza IDC Public Cloud Services Tracker, IaaS+PaaS, date 2021), cu regiuni din Japonia, Australia, Noua Zeelandă, Singapore, India, Indonezia , Coreea de Sud și China Mare. Zonele locale sunt disponibile pentru a deservi clienții din țările ASEAN: Thailanda, Filipine și Vietnam.
• Oportunitati de crestere – AWS contribuie activ la proiecte open-source, cum ar fi Gluon și interacționează cu dezvoltatorii regionali și comunitățile de studenți prin multe evenimente, cursuri online și Amazon SageMaker Studio Lab, un mediu de notebook SageMaker fără costuri.

SageMaker se lansează la re:Invent 2022

Inovația SageMaker a continuat la AWS re:Invent 2022, cu opt noi capacități. Lansările au inclus trei noi capabilități pentru guvernarea modelului ML. Pe măsură ce numărul de modele și utilizatori din cadrul unei organizații crește, devine mai greu să se stabilească controale de acces cu privilegii minime și să se stabilească procese de guvernanță pentru a documenta informațiile despre model (de exemplu, seturi de date de intrare, informații despre mediul de instruire, descrierea utilizării modelului și evaluarea riscurilor) . După ce modelele sunt implementate, clienții trebuie, de asemenea, să monitorizeze prejudecățile și deviația caracteristicilor pentru a se asigura că funcționează conform așteptărilor. Un nou manager de rol, carduri model și tablou de bord model simplifică controlul accesului și îmbunătățesc transparența pentru asistență Guvernarea modelului ML.

Au fost și trei lansări legate de Amazon SageMaker Studio caiete. Notebook-urile SageMaker Studio oferă practicienilor o experiență de notebook gestionată complet, de la explorarea datelor până la implementare. Pe măsură ce echipele cresc în dimensiune și complexitate, zeci de practicieni ar putea avea nevoie să dezvolte în colaborare modele folosind notebook-uri. AWS continuă să ofere cele mai bune experiență de notebook pentru utilizatori, cu lansarea a trei funcții noi care vă ajută să coordonați și să automatizați codul notebook-ului.

Pentru a sprijini implementarea modelului, noile capabilități din SageMaker vă ajută să rulați teste umbră pentru a evalua un nou model ML înainte de lansarea de producție, testându-i performanța față de modelul implementat în prezent. Testare în umbră vă poate ajuta să identificați potențiale erori de configurare și probleme de performanță înainte ca acestea să afecteze utilizatorii finali.

În cele din urmă, SageMaker a lansat suport pentru ML geospațial, permițând oamenilor de știință de date și inginerilor ML să construiască, să antreneze și să implementeze cu ușurință modele ML folosind date geospațiale. Puteți accesa surse de date geospațiale, operațiuni de procesare special concepute, modele ML pregătite în prealabil și instrumente de vizualizare încorporate pentru a rula ML geospațial mai rapid și la scară.

Astăzi, zeci de mii de clienți folosesc Amazon SageMaker pentru a antrena modele cu miliarde de parametri și pentru a face peste 1 trilion de predicții pe lună. Pentru a afla mai multe despre SageMaker, vizitați pagina de web și explorați modul în care infrastructura, instrumentele și fluxurile de lucru gestionate complet vă pot ajuta să accelerați dezvoltarea modelului ML.

---

Despre autor

Kimberly Madia este director principal de marketing pentru produse cu AWS Machine Learning. Scopul ei este de a facilita clienților construirea, instruirea și implementarea modelelor de învățare automată utilizând Amazon SageMaker. Pentru distracție în afara muncii, Kimberly îi place să gătească, să citească și să alerge pe traseul San Francisco Bay.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: 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/