Amazon SageMaker Studio Lab nadaljuje z demokratizacijo ML z večjim obsegom in funkcionalnostjo

Da bi strojno učenje (ML) postalo bolj dostopno, je Amazon lansiral Amazon SageMaker Studio Lab na AWS re:Invent 2021. Danes ga na desettisoče strank vsak dan uporablja za brezplačno učenje in eksperimentiranje z ML. Poenostavili smo začetek samo z e-poštnim naslovom, brez potrebe po namestitvah, nastavitvah, kreditnih karticah ali računu AWS.

SageMaker Studio Lab odmeva pri strankah, ki se želijo učiti v neformalnem ali formalnem okolju, kot je pokazala nedavna raziskava, ki kaže, da se 49 % naše trenutne baze strank uči samostojno, medtem ko se jih 21 % udeležuje formalnega tečaja ML. Visokošolske ustanove so ga začele sprejemati, ker jim pomaga pri poučevanju osnov strojnega pisanja zunaj zvezka, kot sta upravljanje okolja in virov, ki sta ključni področji za uspešne projekte strojnega pisanja. Podjetniški partnerji, kot so Hugging Face, Snowflake in Roboflow, uporabljajo SageMaker Studio Lab za predstavitev lastnih zmogljivosti ML.

V tej objavi razpravljamo o novih funkcijah v SageMaker Studio Lab in delimo nekaj zgodb o uspehu strank.

Nove funkcije v SageMaker Studio Lab

Nadaljevali smo z razvojem novih funkcij in mehanizmov, da bi razveselili, zaščitili in omogočili našo skupnost ML. Tu so najnovejše izboljšave:

• Za zaščito zmogljivosti CPE in GPE pred morebitno zlorabo uporabe smo uvedli preverjanje v dveh korakih, s čimer smo povečali velikost skupnosti, ki ji lahko služimo. V prihodnje bo morala vsaka stranka svoj račun povezati s številko mobilnega telefona.
• Oktobra 2022 smo uvedli samodejne odobritve računov, kar vam omogoča, da pridobite račun SageMaker Studio Lab v manj kot enem dnevu.
• Potrojili smo zmogljivost za GPE in CPE, kar je omogočilo večini naših strank, da dobijo primerek, ko ga potrebujejo.
• Uveden je bil varni način, ki vam pomaga napredovati, če vaše okolje postane nestabilno. Čeprav je to redko, se običajno zgodi, ko stranke presežejo svoje omejitve prostora za shranjevanje.
• Dodali smo podporo za razširitev Juptyer-LSP (Language Server Protocol), ki vam nudi funkcijo dokončanja kode. Če ste račun pridobili pred novembrom 2022, lahko to funkcijo pridobite tako, da sledite nekaj preprostim navodilom (glejte FAQ za podrobnosti).

Zgodbe o uspehu strank

Še naprej smo obsedeni s strankami in strankam ponujamo pomembne funkcije na podlagi njihovih povratnih informacij. Tukaj je nekaj poudarkov ključnih institucij in partnerjev:

»SageMaker Studio Lab rešuje resnično težavo v učilnici, saj zagotavlja industrijsko močno gostujočo rešitev Jupyter z GPE, ki presega le gostujoči prenosni računalnik. Možnost dodajanja paketov, konfiguriranja okolja in odpiranja terminala je študentom odprla številne nove priložnosti za učenje. Nazadnje, natančno prilagajanje modelov Hugging Face z zmogljivimi grafičnimi procesorji je bil neverjeten nastajajoči potek dela, ki ga lahko predstavite študentom. LLM (veliki jezikovni modeli) so prihodnost umetne inteligence in SageMaker Studio Lab mi je omogočil poučevanje prihodnosti umetne inteligence.«

—Noah Gift, izvršni direktor pri Duke MIDS (Data Science)

»Moja ekipa je uporabljala SageMaker Studio Lab, odkar je bil v beta različici, zaradi njegove močne izkušnje za razvijalce ML. Brez truda se integrira s Snowparkom, razvijalskim ogrodjem Snowflake, da bi razvijalcem Snowflake Python zagotovil vmesnik za prenosnike, ki je preprost za začetek. Uporabil sem ga za več predstavitev s strankami in partnerji in odziv je bil izjemno ugoden.”

—Eda Johnson, vodja partnerskih industrijskih rešitev pri Snowflake

»Roboflow omogoča razvijalcem, da izdelajo lastne aplikacije za računalniški vid, ne glede na njihovo znanje ali izkušnje. S SageMaker Studio Lab lahko naša velika skupnost razvijalcev računalniškega vida dostopa do naših modelov in podatkov v okolju, ki je zelo podobno lokalnemu JupyterLabu, česar so najbolj vajeni. Trajno shranjevanje SageMaker Studio Lab je sprememba igre, saj vam ni treba začeti od začetka za vsako uporabniško sejo. SageMaker Studio Lab je osebno postal moja najljubša platforma za prenosnike.«

—Mark McQuade, terenski inženiring pri Roboflow

»RPI ima enega najmočnejših super računalnikov na svetu, vendar ima (AiMOS) strmo krivuljo učenja. Potrebovali smo način, da naši učenci začnejo učinkovito in varčno. Intuitivni vmesnik SageMaker Studio Lab je našim študentom omogočil hiter začetek in zagotovil zmogljiv GPE, ki jim je omogočil delo s kompleksnimi modeli globokega učenja za njihove zaključne projekte.«

—Mohammed J. Zaki, profesor računalništva na Politehničnem inštitutu Rensselaer

»SageMaker Studio Lab uporabljam v tečajih osnovnega strojnega učenja in Pythona, ki so zasnovani tako, da študentom nudijo trdne temelje v številnih tehnologijah v oblaku. Studio Lab našim študentom omogoča, da pridobijo praktične izkušnje s projekti znanosti o podatkih v resničnem svetu, ne da bi se jim bilo treba zapletati v nastavitve ali konfiguracije. Za razliko od drugih proizvajalcev je to stroj Linux za študente in študenti lahko res naredijo veliko več vaj kodiranja!«

—Cyrus Wong, višji predavatelj, višja diploma iz upravljanja oblakov in podatkovnih centrov na oddelku za informacijsko tehnologijo, IVE (LWL)

»Študentom magistrskega programa umetne inteligence (MSAI) Northwestern Engineering je bil omogočen kratek ogled SageMaker Studio Lab, preden so ga uporabili v 5-urnem hackathonu, da bi to, kar so se naučili, uporabili v resničnem svetu. Pričakovali smo, da bodo učenci v zelo kratkem času seveda naleteli na nekatere ovire. Namesto tega so študentje presegli naša pričakovanja, saj niso le dokončali vseh projektov, ampak so tudi podali zelo dobre predstavitve, v katerih so predstavili zanimive rešitve pomembnih problemov iz resničnega sveta.«

—Mohammed Alam, namestnik direktorja programa MSAI na univerzi Northwestern

Začnite s SageMaker Studio Lab

SageMaker Studio Lab je odlična vstopna točka za vse, ki želijo izvedeti več o strojnem jeziku in podatkovni znanosti. Amazon še naprej vlaga v to brezplačno storitev, pa tudi v druga sredstva za usposabljanje in programe štipendij, da bi ML postal dostopen vsem.

Začnite z SageMaker Studio Lab še danes!

---

O avtorju

Michele Monclova je glavni produktni vodja pri AWS v ekipi SageMaker. Je rojena Newyorčanka in veteranka iz Silicijeve doline. Navdušena je nad inovacijami, ki izboljšujejo kakovost našega življenja.