Лаборатория Amazon SageMaker Studio Lab продолжает демократизировать машинное обучение за счет большего масштаба и функциональности

Чтобы сделать машинное обучение (ML) более доступным, Amazon запустил Лаборатория студии Amazon SageMaker на AWS re:Invent 2021. Сегодня десятки тысяч клиентов используют его каждый день, чтобы бесплатно учиться и экспериментировать с машинным обучением. Мы упростили начало работы, используя только адрес электронной почты, без необходимости установки, настройки, кредитных карт или учетной записи AWS.

SageMaker Studio Lab находит отклик у клиентов, которые хотят учиться как в неформальной, так и в формальной обстановке, о чем свидетельствует недавний опрос, который показывает, что 49% нашей текущей клиентской базы учатся самостоятельно, тогда как 21% посещают формальные занятия по машинному обучению. Его начали использовать высшие учебные заведения, потому что он помогает им обучать основам машинного обучения за рамками блокнота, таким как управление средой и ресурсами, которые являются критически важными областями для успешных проектов машинного обучения. Корпоративные партнеры, такие как Hugging Face, Snowflake и Roboflow, используют SageMaker Studio Lab для демонстрации собственных возможностей машинного обучения.

В этом посте мы обсуждаем новые функции SageMaker Studio Lab и делимся историями успеха наших клиентов.

Новые функции в SageMaker Studio Lab

Мы продолжаем разрабатывать новые функции и механизмы, чтобы радовать, защищать и расширять возможности нашего сообщества машинного обучения. Вот последние улучшения:

• Чтобы защитить ресурсы ЦП и ГП от возможных злоупотреблений, мы запустили двухэтапную проверку, увеличив размер сообщества, которое мы можем обслуживать. В будущем каждый клиент должен будет связать свою учетную запись с номером мобильного телефона.
• В октябре 2022 года мы внедрили автоматическое утверждение учетных записей, что позволяет вам получить учетную запись SageMaker Studio Lab менее чем за день.
• Мы утроили мощность GPU и CPU, что позволило большинству наших клиентов получить инстанс, когда им это нужно.
• Был введен безопасный режим, который поможет вам двигаться вперед, если ваша среда станет нестабильной. Хотя это случается редко, обычно это происходит, когда клиенты превышают лимиты хранилища.
• Мы добавили поддержку расширения Juptyer-LSP (Language Server Protocol), предоставляя вам возможность автозавершения кода. Обратите внимание: если вы получили свою учетную запись до ноября 2022 года, вы можете получить эту функцию, выполнив несколько простых инструкций (см. FAQ для более подробной информации).

Истории успеха клиентов

Мы по-прежнему ориентируемся на клиентов, предлагая клиентам важные функции на основе их отзывов. Вот некоторые основные моменты от ключевых учреждений и партнеров:

«SageMaker Studio Lab решает реальную проблему в классе, предоставляя промышленное решение Jupyter с графическим процессором, которое выходит за рамки простого размещенного ноутбука. Возможность добавлять пакеты, настраивать среду и открывать терминал открыла перед учащимися множество новых возможностей для обучения. Наконец, точная настройка моделей Hugging Face с помощью мощных графических процессоров стала удивительным новым рабочим процессом, который можно представить студентам. LLM (большие языковые модели) — это будущее ИИ, и SageMaker Studio Lab позволила мне преподавать будущее ИИ».

— Ноа Гифт, исполнительный директор Duke MIDS (наука о данных)

«SageMaker Studio Lab использовалась моей командой с момента ее бета-тестирования из-за ее мощного опыта для разработчиков машинного обучения. Он легко интегрируется со Snowpark, средой разработки Snowflake, чтобы предоставить разработчикам Snowflake Python простой в использовании интерфейс ноутбука. Я использовал его для нескольких демонстраций с клиентами и партнерами, и отзывы были чрезвычайно благоприятными».

— Эда Джонсон, менеджер по отраслевым решениям для партнеров в Snowflake

«Roboflow позволяет разработчикам создавать свои собственные приложения компьютерного зрения, независимо от их навыков или опыта. С помощью SageMaker Studio Lab наше большое сообщество разработчиков компьютерного зрения может получить доступ к нашим моделям и данным в среде, очень похожей на локальную лабораторию JupyterLab, к которой они больше всего привыкли. Постоянное хранилище SageMaker Studio Lab меняет правила игры, поскольку вам не нужно начинать с самого начала для каждого сеанса пользователя. Лично для меня SageMaker Studio Lab стала моей любимой платформой для ноутбуков».

— Марк МакКуэйд, полевой инженер Roboflow.

«RPI владеет одним из самых мощных суперкомпьютеров в мире, но у него (AiMOS) крутая кривая обучения. Нам нужен был способ, с помощью которого наши студенты могли бы начать работу эффективно и экономно. Интуитивно понятный интерфейс SageMaker Studio Lab позволил нашим учащимся быстро приступить к работе и предоставил мощный графический процессор, позволяющий им работать со сложными моделями глубокого обучения в своих завершающих проектах».

— Мохаммед Дж. Заки, профессор компьютерных наук Политехнического института Ренсселера.

«Я использую SageMaker Studio Lab в базовом машинном обучении и курсах, связанных с Python, которые предназначены для того, чтобы дать студентам прочную основу для многих облачных технологий. Studio Lab позволяет нашим студентам получить практический опыт работы с реальными проектами по науке о данных, не увязая в настройках или конфигурациях. В отличие от других поставщиков, это Linux-машина для студентов, и студенты действительно могут выполнять гораздо больше упражнений по программированию!»

— Сайрус Вонг, старший преподаватель с высшим дипломом в области администрирования облачных вычислений и центров обработки данных на факультете информационных технологий, IVE (LWL)

«Студенты программы Northwestern Engineering на получение степени магистра наук в области искусственного интеллекта (MSAI) быстро ознакомились с лабораторией SageMaker Studio Lab, прежде чем использовать ее в 5-часовом хакатоне, чтобы применить полученные знания в реальной ситуации. Мы ожидали, что студенты естественным образом столкнутся с некоторыми препятствиями за очень короткий период времени. Вместо этого студенты превзошли наши ожидания, не только завершив все проекты, но и проведя очень хорошие презентации, в которых они продемонстрировали увлекательные решения важных реальных проблем».

— Мохаммед Алам, заместитель директора программы MSAI в Северо-Западном университете.

Начните работу с SageMaker Studio Lab

SageMaker Studio Lab — отличная отправная точка для всех, кто хочет больше узнать об машинном обучении и науке о данных. Amazon продолжает инвестировать в этот бесплатный сервис, а также в другие учебные ресурсы и стипендиальные программы, чтобы сделать машинное обучение доступным для всех.

Начать работу с Лаборатория студии SageMaker Cегодня!

---

Об авторе

Мишель Монклова является главным менеджером по продуктам в AWS в команде SageMaker. Она коренная жительница Нью-Йорка и ветеран Силиконовой долины. Она увлечена инновациями, которые улучшают качество нашей жизни.