Amazon SageMaker Studio Lab продовжує демократизувати машинне навчання за допомогою збільшення масштабу та функціональності

Щоб зробити машинне навчання (ML) більш доступним, Amazon запустив Amazon SageMaker Studio Lab на AWS re:Invent 2021. Сьогодні десятки тисяч клієнтів щодня використовують його, щоб безкоштовно вивчати та експериментувати з машинним навчанням. Ми спростили розпочати роботу за допомогою лише адреси електронної пошти, не потребуючи інсталяцій, налаштувань, кредитних карток або облікового запису AWS.

SageMaker Studio Lab відповідає клієнтам, які хочуть навчатися в неформальній або формальній обстановці, як показало нещодавнє опитування, яке свідчить про те, що 49% наших поточних клієнтів навчаються самостійно, тоді як 21% відвідують формальний курс ML. Вищі навчальні заклади почали застосовувати його, оскільки це допомагає їм викладати основи МЛ поза межами блокнота, як-от управління середовищем і ресурсами, які є критично важливими для успішних проектів МЛ. Корпоративні партнери, такі як Hugging Face, Snowflake і Roboflow, використовують SageMaker Studio Lab, щоб продемонструвати власні можливості ML.

У цій публікації ми обговорюємо нові функції в SageMaker Studio Lab і ділимося деякими історіями успіху клієнтів.

Нові функції в SageMaker Studio Lab

Ми продовжуємо розробляти нові функції та механізми, щоб радувати, захищати та підтримувати нашу спільноту машинного навчання. Ось останні вдосконалення:

• Щоб захистити потужність процесора та графічного процесора від можливого зловживання, ми запустили двоетапну перевірку, збільшивши розмір спільноти, яку ми можемо обслуговувати. Надалі кожен клієнт повинен буде прив’язати свій обліковий запис до номера мобільного телефону.
• У жовтні 2022 року ми запровадили автоматичне затвердження облікових записів, що дало вам змогу отримати обліковий запис SageMaker Studio Lab менш ніж за день.
• Ми потроїли ємність GPU та CPU, що дало змогу більшості наших клієнтів отримати екземпляр, коли їм це потрібно.
• Було введено безпечний режим, щоб допомогти вам рухатися вперед, якщо ваше середовище стає нестабільним. Хоча це рідко, зазвичай це трапляється, коли клієнти перевищують ліміт пам’яті.
• Ми додали підтримку розширення Juptyer-LSP (Language Server Protocol), надаючи вам функцію завершення коду. Зверніть увагу: якщо ви отримали обліковий запис до листопада 2022 року, ви можете отримати цю функцію, дотримуючись кількох простих інструкцій (див. FAQ для більш докладної інформації).

Історії успіху клієнтів

Ми продовжуємо бути одержимими клієнтами, пропонуючи важливі функції клієнтам на основі їхніх відгуків. Ось деякі основні моменти від ключових установ і партнерів:

«SageMaker Studio Lab вирішує реальну проблему в класі, оскільки забезпечує промислове хостингове рішення Jupyter із графічним процесором, що виходить за рамки просто розміщеного ноутбука. Можливість додавати пакети, налаштовувати середовище та відкривати термінал відкрила для студентів багато нових можливостей для навчання. Нарешті, точне налаштування моделей Hugging Face за допомогою потужних графічних процесорів стало дивовижним новим робочим процесом, який можна представити студентам. LLM (великі мовні моделі) — це майбутнє ШІ, і SageMaker Studio Lab дозволила мені викладати майбутнє ШІ».

—Ной Гіфт, виконавчий директор Duke MIDS (Data Science)

«Моя команда використовувала SageMaker Studio Lab, оскільки вона була в бета-версії, завдяки її потужному досвіду для розробників ML. Він легко інтегрується зі Snowpark, інфраструктурою розробника Snowflake, щоб забезпечити простий у роботі інтерфейс ноутбука для розробників Snowflake Python. Я використовував його для кількох демонстрацій із клієнтами та партнерами, і відповідь була надзвичайно схвальною».

— Еда Джонсон, менеджер із галузевих рішень для партнерів компанії Snowflake

«Roboflow дає змогу розробникам створювати власні програми комп’ютерного бачення, незалежно від їхніх навичок чи досвіду. Завдяки SageMaker Studio Lab наша велика спільнота розробників комп’ютерного зору може отримати доступ до наших моделей і даних у середовищі, яке дуже нагадує місцеву JupyterLab, до якої вони найбільше звикли. Постійне сховище SageMaker Studio Lab кардинально змінює правила гри, оскільки вам не потрібно починати з початку кожен сеанс користувача. SageMaker Studio Lab особисто для мене стала улюбленою платформою для ноутбуків».

—Марк Маккуейд, польовий інженер у Roboflow

«RPI володіє одним із найпотужніших суперкомп’ютерів у світі, але він (AiMOS) має круту криву навчання. Нам потрібен був спосіб, за допомогою якого наші студенти могли б розпочати роботу ефективно та ощадливо. Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс SageMaker Studio Lab дозволив нашим студентам швидко розпочати роботу та забезпечив потужний графічний процесор, який дозволив їм працювати зі складними моделями глибокого навчання для своїх завершальних проектів».

— Мохаммед Дж. Закі, професор комп’ютерних наук Політехнічного інституту Ренсселера

«Я використовую SageMaker Studio Lab у базовому машинному навчанні та курсах, пов’язаних з Python, які розроблені, щоб дати студентам міцну основу для багатьох хмарних технологій. Studio Lab дозволяє нашим студентам отримати практичний досвід роботи з реальними проектами з обробки даних, не занурюючись у налаштування чи конфігурації. На відміну від інших постачальників, це Linux-машина для студентів, і студенти справді можуть виконувати набагато більше вправ із кодування!»

— Сайрус Вонг, старший викладач, вища диплома з адміністрування хмарних технологій і центрів обробки даних на кафедрі інформаційних технологій, IVE (LWL)

«Студенти програми магістра наук із штучного інтелекту (MSAI) Northwestern Engineering отримали коротку екскурсію по SageMaker Studio Lab, перш ніж використовувати її в 5-годинному хакатоні, щоб застосувати те, що вони дізналися, до реальної ситуації. Ми очікували, що студенти природним чином зіткнуться з деякими перешкодами протягом дуже короткого періоду часу. Натомість студенти перевершили наші очікування, не лише виконавши всі проекти, але й зробивши дуже гарні презентації, у яких вони продемонстрували захоплюючі рішення важливих проблем реального світу».

— Мохаммед Алам, заступник директора програми MSAI Північно-Західного університету

Почніть роботу з SageMaker Studio Lab

SageMaker Studio Lab є чудовою точкою доступу для всіх, хто хоче дізнатися більше про машинне навчання та науку про дані. Amazon продовжує інвестувати в цей безкоштовний сервіс, а також в інші активи для навчання та стипендійні програми, щоб зробити машинне навчання доступним для всіх.

Почніть з SageMaker Studio Lab сьогодні!

---

Про автора

Мішель Монклова є головним менеджером із продуктів в AWS у команді SageMaker. Вона корінна жителька Нью-Йорка та ветеран Кремнієвої долини. Вона захоплена інноваціями, які покращують якість нашого життя.