Amazon SageMaker Studio Lab continuă să democratizeze ML cu mai multă scară și funcționalitate

Pentru a face învățarea automată (ML) mai accesibilă, Amazon a lansat Amazon SageMaker Studio Lab la AWS re:Invent 2021. Astăzi, zeci de mii de clienți îl folosesc în fiecare zi pentru a învăța și a experimenta cu ML gratuit. Am simplificat să începem doar cu o adresă de e-mail, fără a fi nevoie de instalări, setări, carduri de credit sau un cont AWS.

SageMaker Studio Lab rezonează cu clienții care doresc să învețe fie într-un cadru informal, fie într-un cadru formal, așa cum arată un sondaj recent care sugerează că 49% din baza noastră actuală de clienți învață pe cont propriu, în timp ce 21% urmează un curs formal de ML. Instituțiile de învățământ superior au început să o adopte, deoarece le ajută să predea elementele fundamentale ML dincolo de notebook, cum ar fi managementul mediului și al resurselor, care sunt domenii critice pentru proiectele ML de succes. Partenerii de întreprindere precum Hugging Face, Snowflake și Roboflow folosesc SageMaker Studio Lab pentru a-și prezenta propriile capacități ML.

În această postare, discutăm despre noi funcții din SageMaker Studio Lab și împărtășim câteva povești de succes ale clienților.

Funcții noi în SageMaker Studio Lab

Am continuat să dezvoltăm noi funcții și mecanisme pentru a încânta, proteja și permite comunității noastre ML. Iată cele mai recente îmbunătățiri:

• Pentru a proteja procesorul și capacitatea GPU-ului de potențialele abuzuri de utilizare, am lansat o verificare în doi pași, mărind dimensiunea comunității pe care o putem servi. În continuare, fiecărui client i se va cere să își conecteze contul la un număr de telefon mobil.
• În octombrie 2022, am lansat aprobările automate ale conturilor, permițându-vă să obțineți un cont SageMaker Studio Lab în mai puțin de o zi.
• Am triplat capacitatea pentru GPU și CPU, permițând majorității clienților noștri să obțină o instanță atunci când au nevoie de ea.
• A fost introdus un mod sigur pentru a vă ajuta să mergeți mai departe dacă mediul dvs. devine instabil. Deși acest lucru este rar, se întâmplă de obicei atunci când clienții își depășesc limitele de stocare.
• Am adăugat suport pentru extensia Juptyer-LSP (Language Server Protocol), oferindu-vă funcționalitatea de completare a codului. Rețineți că, dacă v-ați obținut contul înainte de noiembrie 2022, puteți obține această funcționalitate urmând câteva instrucțiuni simple (consultați FAQ pentru detalii).

Povești de succes ale clienților

Continuăm să fim obsedați de clienți, oferind caracteristici importante clienților pe baza feedback-ului lor. Iată câteva dintre principalele instituții și parteneri:

„SageMaker Studio Lab rezolvă o problemă reală în sala de clasă prin faptul că oferă o soluție Jupyter găzduită industrială cu GPU, care depășește doar un notebook găzduit. Abilitatea de a adăuga pachete, de a configura un mediu și de a deschide un terminal a deschis multe noi oportunități de învățare pentru studenți. În cele din urmă, reglarea fină a modelelor Hugging Face cu GPU-uri puternice a fost un flux de lucru emergent uimitor de prezentat studenților. LLM-urile (modele mari de limbaj) sunt viitorul AI, iar SageMaker Studio Lab mi-a permis să predau viitorul AI.”

—Noah Gift, Executiv în rezidență la Duke MIDS (Data Science)

„SageMaker Studio Lab a fost folosit de echipa mea de când era în versiune beta, datorită experienței sale puternice pentru dezvoltatorii ML. Se integrează fără efort cu Snowpark, cadrul pentru dezvoltatori Snowflake, pentru a oferi o interfață de notebook ușor de început pentru dezvoltatorii Snowflake Python. L-am folosit pentru mai multe demonstrații cu clienți și parteneri, iar răspunsul a fost copleșitor de favorabil.”

—Eda Johnson, Partner Industry Solutions Manager la Snowflake

„Roboflow dă putere dezvoltatorilor să-și construiască propriile aplicații de viziune computerizată, indiferent de setul de abilități sau experiență. Cu SageMaker Studio Lab, comunitatea noastră mare de dezvoltatori de viziune computerizată poate accesa modelele și datele noastre într-un mediu care seamănă îndeaproape cu un JupyterLab local, care este ceea ce sunt cei mai obișnuiți. Stocarea persistentă a SageMaker Studio Lab este un schimbător de joc, deoarece nu trebuie să începeți de la început pentru fiecare sesiune de utilizator. SageMaker Studio Lab a devenit personal platforma mea preferată de notebook-uri.”

— Mark McQuade, Inginerie de teren la Roboflow

„RPI deține unul dintre cele mai puternice super computere din lume, dar (AiMOS) are o curbă de învățare abruptă. Aveam nevoie de o modalitate prin care studenții noștri să înceapă în mod eficient și cumpătat. Interfața intuitivă a SageMaker Studio Lab a permis studenților noștri să înceapă rapid și a furnizat un GPU puternic, permițându-le să lucreze cu modele complexe de deep learning pentru proiectele lor de bază.”

—Mohammed J. Zaki, profesor de informatică la Institutul Politehnic Rensselaer

„Folosesc SageMaker Studio Lab în învățarea automată de bază și cursuri legate de Python, care sunt concepute pentru a oferi studenților o bază solidă în multe tehnologii cloud. Studio Lab le permite studenților noștri să obțină experiență practică cu proiecte de știință a datelor din lumea reală, fără a fi nevoiți să se blocheze în setări sau configurații. Spre deosebire de alți furnizori, este o mașină Linux pentru studenți, iar studenții pot face într-adevăr mult mai multe exerciții de codare!”

—Cyrus Wong, lector principal, diplomă superioară în administrarea cloud și a centrelor de date la Departamentul de Tehnologia Informației, IVE (LWL)

„Studenții din programul de Master of Science in Artificial Intelligence (MSAI) de la Northwestern Engineering au primit un tur rapid al SageMaker Studio Lab înainte de a-l folosi într-un hackathon de 5 ore pentru a aplica ceea ce au învățat într-o situație reală. Ne așteptam ca studenții să lovească în mod natural unele obstacole în perioada foarte scurtă de timp. În schimb, studenții ne-au depășit așteptările nu doar prin finalizarea tuturor proiectelor, ci și prin prezentări foarte bune în care au prezentat soluții fascinante la probleme importante din lumea reală.”

—Mohammed Alam, director adjunct al programului MSAI la Universitatea Northwestern

Începeți cu SageMaker Studio Lab

SageMaker Studio Lab este un punct de intrare excelent pentru oricine este interesat să afle mai multe despre ML și știința datelor. Amazon continuă să investească în acest serviciu gratuit, precum și în alte active de formare și programe de burse, pentru a face ML accesibil tuturor.

Începeți cu SageMaker Studio Lab astăzi!

---

Despre autor

Michele Monclova este manager de produs principal la AWS în echipa SageMaker. Ea este originară din New York și veterană din Silicon Valley. Este pasionată de inovațiile care ne îmbunătățesc calitatea vieții.