AWS позиціонується в категорії лідерів у 2022 IDC MarketScape для APEJ AI Life-Cycle Software Tools and Platforms Vendor Assessment

Перевидано Платоном

читають: 0

Нещодавно опубліковане дослідження IDC MarketScape: Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment позиціонує AWS у категорії «Лідери». Це була перша й єдина аналітична оцінка APEJ, зосереджена на програмному забезпеченні життєвого циклу ШІ від IDC. Постачальники, які були оцінені для цього MarketScape, пропонують різноманітні програмні інструменти, необхідні для підтримки розробки моделі наскрізного машинного навчання (ML), включаючи підготовку даних, створення та навчання моделей, роботу моделі, оцінку, розгортання та моніторинг. Інструменти зазвичай використовуються дослідниками даних і розробниками машинного навчання від експериментів до розгортання рішень штучного інтелекту та машинного навчання у виробництві.

Інструменти життєвого циклу штучного інтелекту необхідні для створення рішень ШІ/ML. Вони виходять за межі експериментів зі штучним інтелектом/ML: для досягнення будь-де розгортання, продуктивності в масштабі, оптимізації витрат і, що дедалі важливіше, підтримують систематичне управління ризиками моделі — зрозумілість, надійність, дрейф, захист конфіденційності тощо. Компанії потребують цих інструментів, щоб розблокувати цінність корпоративних даних у більшому масштабі та швидше.

Вимоги постачальника для IDC MarketScape

Щоб взяти участь у MarketScape, постачальник повинен був надати програмні продукти для різних аспектів наскрізного процесу ML у незалежних одиницях зберігання продуктів (SKU) або як частину загальної програмної платформи ШІ. Продукти повинні базуватися на власній інтелектуальній власності компанії, і продукти повинні генерувати дохід від ліцензій на програмне забезпечення або дохід від програмного забезпечення на основі споживання протягом щонайменше 12 місяців в APEJ станом на березень 2022 року. Компанія повинна була бути серед 15 найкращих постачальників до звітні доходи за 2020–2021 роки в регіоні APEJ, згідно з IDC AI Software Tracker. AWS відповідав критеріям і був оцінений IDC разом з вісьмома іншими постачальниками.

Результати комплексної оцінки IDC були опубліковані в жовтні 2022 року в IDC MarketScape: Asia/Pacific (Excluding Japan) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment. AWS позиціонується в категорії лідерів на основі поточних можливостей. Стратегія AWS полягає в постійних інвестиціях у послуги AI/ML, щоб допомогти клієнтам впроваджувати інновації в AI та ML.

Позиція AWS

«У цьому дослідженні AWS поміщено в категорію «Лідери», отримавши вищі рейтинги в різних категоріях оцінки — наприклад, за широким набором інструментальних послуг, варіантами зниження вартості продуктивності, якістю обслуговування клієнтів і підтримки, а також темпами впровадження інноваційних продуктів. небагато».

– Джессі Данкінг Цай, заступник директора з досліджень відділу великих даних і аналітики IDC Asia/Pacific.

Наведене нижче зображення є частиною MarketScape і показує позицію AWS, оцінену за можливостями та стратегіями.

Модель аналізу постачальників IDC MarketScape розроблена для огляду конкурентоспроможності постачальників ІКТ на певному ринку. Методологія дослідження використовує сувору методологію підрахунку балів, засновану як на якісних, так і на кількісних критеріях, що дає єдину графічну ілюстрацію позиції кожного постачальника на певному ринку. Оцінка можливостей вимірює продукт постачальника, вихід на ринок і виконання бізнесу в короткостроковій перспективі. Оцінка стратегії вимірює узгодженість стратегій постачальника з вимогами клієнтів протягом 3–5 років. Частка ринку постачальників представлена розміром піктограм.

Amazon SageMaker оцінюється в рамках MarketScape

У рамках оцінки IDC глибоко заглибилася в Amazon SageMaker можливості. SageMaker — це повністю керована служба для створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання для будь-яких випадків використання з повністю керованою інфраструктурою, інструментами та робочими процесами. З моменту запуску SageMaker у 2017 році було випущено понад 250 можливостей і функцій.

Практики ML, такі як науковці з обробки даних, інженери з обробки даних, бізнес-аналітики та спеціалісти з MLOps, використовують SageMaker, щоб подолати бар’єри на кожному етапі робочого процесу ML за допомогою вибору інтегрованих середовищ розробки (IDE) або інтерфейсів без коду. Починаючи з підготовки даних, SageMaker полегшує доступ, маркування та обробку великих обсягів структурованих даних (табличні дані) і неструктурованих даних (фото, відео, геопросторових та аудіо) для ML. Після підготовки даних SageMaker пропонує повністю керовані блокноти для створення моделей і скорочує час навчання з годин до хвилин завдяки оптимізованій інфраструктурі. SageMaker спрощує розгортання моделей ML, щоб робити прогнози за найкращою ціною та продуктивністю для будь-якого випадку використання завдяки широкому вибору інфраструктури ML і варіантів розгортання моделей. Нарешті, інструменти MLOps у SageMaker допомагають масштабувати розгортання моделі, зменшити витрати на висновки, ефективніше керувати моделями у виробництві та зменшити операційне навантаження.

MarketScape називає три сильні сторони AWS:

Функціональність і пропозиція – SageMaker надає широкий і глибокий набір інструментів для підготовки даних, навчання моделі та розгортання, включно з кремнієм, створеним на основі AWS: AWS Inferentia для навантажень висновків і AWS Trainium для тренувальних навантажень. SageMaker підтримує можливість пояснення моделі та виявлення зміщень Роз'яснити Amazon SageMaker.
Служба доставки – SageMaker початково доступний на AWS, другій за величиною публічній хмарній платформі в регіоні APEJ (на основі даних IDC Public Cloud Services Tracker, IaaS+PaaS, 2021), з регіонами в Японії, Австралії, Новій Зеландії, Сінгапурі, Індії та Індонезії. , Південна Корея та Великий Китай. Місцеві зони доступні для обслуговування клієнтів у країнах АСЕАН: Таїланді, Філіппінах і В’єтнамі.
Можливості зростання – AWS активно сприяє проектам з відкритим кодом, таким як Gluon, і співпрацює з регіональними розробниками та студентськими спільнотами за допомогою багатьох подій, онлайн-курсів і Amazon SageMaker Studio Lab, безкоштовне середовище для ноутбуків SageMaker.

SageMaker запускається на re:Invent 2022

Інновації SageMaker продовжили на AWS re:Invent 2022, вісім нові можливості. Запуски включали три нові можливості для управління моделлю ML. Зі збільшенням кількості моделей і користувачів в організації стає важче встановити засоби контролю доступу з найменшими привілеями та налагодити процеси управління для документування інформації моделі (наприклад, вхідних наборів даних, інформації про середовище навчання, опису використання моделі та оцінки ризику) . Після розгортання моделей клієнтам також необхідно стежити за зміщенням і дрейфом функцій, щоб переконатися, що вони працюють належним чином. Новий диспетчер ролей, картки моделей і інформаційна панель моделі спрощують контроль доступу та покращують прозорість підтримки Управління моделлю ML.

Було також три запуски, пов'язані з Студія Amazon SageMaker зошити. Ноутбуки SageMaker Studio надають практикуючим користувачам повністю керований ноутбук, від дослідження даних до розгортання. Оскільки команди зростають у розмірах і складності, десяткам практиків може знадобитися спільне розроблення моделей за допомогою блокнотів. AWS продовжує пропонувати найкраще досвід роботи з ноутбуком для користувачів із запуском трьох нових функцій, які допомагають координувати й автоматизувати код блокнота.

Щоб підтримати розгортання моделі, нові можливості в SageMaker допомагають запускати тіньові тести для оцінки нової моделі ML перед виробничим випуском, перевіряючи її продуктивність порівняно з поточною розгорнутою моделлю. Тіньове тестування може допомогти вам виявити потенційні помилки конфігурації та проблеми з продуктивністю, перш ніж вони вплинуть на кінцевих користувачів.

Нарешті SageMaker запустив підтримку для геопросторовий ML, що дозволяє дослідникам даних та інженерам ML легко створювати, навчати та розгортати моделі ML за допомогою геопросторових даних. Ви можете отримати доступ до джерел геопросторових даних, спеціально створених операцій обробки, попередньо навчених моделей машинного навчання та вбудованих інструментів візуалізації, щоб запускати геопросторове машинне навчання швидше та в масштабі.

Сьогодні десятки тисяч клієнтів використовують Amazon SageMaker, щоб навчати моделі з мільярдами параметрів і робити понад 1 трильйон прогнозів на місяць. Щоб дізнатися більше про SageMaker, відвідайте веб-сторінка і дослідіть, як повністю керована інфраструктура, інструменти та робочі процеси можуть допомогти вам прискорити розробку моделі машинного навчання.

Про автора

AWS позиціонується в категорії «Лідери» в 2022 IDC MarketScape для APEJ AI Life-Cycle Software Tools and Platforms Vendor Assessment PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai. Кімберлі Мадія є головним менеджером з маркетингу продуктів у AWS Machine Learning. Її мета — полегшити клієнтам створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання за допомогою Amazon SageMaker. Для розваги поза роботою Кімберлі любить готувати, читати та бігати стежкою затоки Сан-Франциско.