AWS نے Amazon SageMaker کے ساتھ جدت کے 5 سال کا جشن منایا

صرف 5 سالوں میں، دسیوں ہزار صارفین نے ٹیپ کیا ہے۔ ایمیزون سیج میکر لاکھوں ماڈلز بنانے، اربوں پیرامیٹرز کے ساتھ ماڈلز کو ٹرین کرنے، اور سیکڑوں اربوں ماہانہ پیشین گوئیاں پیدا کرنے کے لیے۔

مشین لرننگ (ML) پیراڈائم شفٹ کے بیج کئی دہائیوں سے موجود تھے، لیکن عملی طور پر لامحدود کمپیوٹ صلاحیت کی تیار دستیابی، ڈیٹا کے بڑے پیمانے پر پھیلاؤ، اور ایم ایل ٹیکنالوجیز کی تیز رفتار ترقی کے ساتھ، اب تمام صنعتوں کے صارفین کو اس کی تبدیلی تک رسائی حاصل ہے۔ فوائد اس موقع سے فائدہ اٹھانے اور ایم ایل کو ریسرچ لیب سے نکال کر تنظیموں کے ہاتھ میں لے جانے کے لیے، AWS نے Amazon SageMaker بنایا۔ اس سال، ہم Amazon SageMaker کی 5 سالہ سالگرہ منا رہے ہیں، ہماری فلیگ شپ مکمل طور پر منظم ML سروس، جو AWS re:Invent 2017 میں شروع کی گئی تھی اور AWS کی تاریخ میں سب سے تیزی سے ترقی کرنے والی خدمات میں سے ایک بن گئی۔

AWS نے ML کی راہ میں حائل رکاوٹوں کو ختم کرنے اور جدید ٹیکنالوجی تک رسائی کو جمہوری بنانے کے لیے Amazon SageMaker کا آغاز کیا۔ آج، یہ کامیابی شاید ناگزیر لگ رہی تھی، لیکن 2017 میں، ML کو پھر بھی خصوصی مہارتوں کی ضرورت ہے جو عام طور پر ڈویلپرز، محققین، پی ایچ ڈیز، یا کمپنیوں کے ایک محدود گروپ کے پاس ہیں جنہوں نے ML کے ارد گرد اپنا کاروبار بنایا۔ اس سے پہلے، ڈویلپرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کو پہلے ڈیٹا کو ان فارمیٹس میں تصور کرنا، تبدیل کرنا، اور پہلے سے پروسیس کرنا پڑتا تھا جو الگورتھم ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کر سکتے تھے، جس کے لیے کمپیوٹ پاور، لمبے ٹریننگ پیریڈز، اور ایسے ماحول کو منظم کرنے کے لیے وقف ٹیموں کی ضرورت ہوتی تھی جو اکثر ایک سے زیادہ GPU پر محیط ہوتے ہیں۔ فعال سرورز — اور دستی کارکردگی کی ایک صحت مند مقدار۔ مزید برآں، کسی درخواست کے اندر تربیت یافتہ ماڈل کی تعیناتی کے لیے درخواست کے ڈیزائن اور تقسیم شدہ نظاموں میں مخصوص مہارتوں کے مختلف سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ جیسے جیسے ڈیٹا سیٹس اور متغیرات میں اضافہ ہوا، کمپنیوں کو اس عمل کو دہرانا پڑا تاکہ پرانے ماڈلز پرانے ہو گئے، نئی معلومات کو سیکھنے اور اس سے تیار ہونے کے لیے۔ ان چیلنجوں اور رکاوٹوں کا مطلب یہ تھا کہ ایم ایل زیادہ تر لوگوں کی پہنچ سے باہر تھا سوائے اچھی مالی امداد سے چلنے والی تنظیموں اور تحقیقی اداروں کے۔

مشین لرننگ میں ایک نئے دور کا آغاز

اسی لیے ہم نے Amazon SageMaker متعارف کرایا، جو ہماری فلیگ شپ ML مینیجڈ سروس ہے جو ڈویلپرز، ڈیٹا سائنسدانوں، اور کاروباری تجزیہ کاروں کو تیزی سے اور آسانی سے ڈیٹا تیار کرنے، اور اعلیٰ معیار کے ML ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے قابل بناتی ہے۔ پچھلے 5 سالوں میں، ہم نے 250 سے زیادہ نئی خصوصیات اور صلاحیتیں شامل کی ہیں، جن میں ایم ایل، ڈیبگرز، ماڈل مانیٹر، پروفائلرز، آٹو ایم ایل، فیچر اسٹور، بغیر کوڈ کی صلاحیتیں، اور ML کو کم پیچیدہ اور بادل اور کنارے والے آلات پر زیادہ توسیع پذیر بنانے کے لیے پہلا مقصد سے بنایا گیا مسلسل انضمام اور مسلسل ترسیل (CI/CD) ٹول۔

2021 میں، ہم نے ML کو مزید صارفین کی پہنچ میں لانے کے لیے جمہوریت کو مزید آگے بڑھایا۔ ایمیزون سیج میکر لوگوں کے مزید گروپس کو ایم ایل ماڈل بنانے کے قابل بناتا ہے، بشمول بغیر کوڈ کے ماحول ایمیزون سیج میکر کینوس ML کے تجربے کے بغیر کاروباری تجزیہ کاروں کے لیے، ساتھ ہی بغیر سیٹ اپ، بغیر کسی چارج کے ML ماحول، طالب علموں کے لیے ML کو تیزی سے سیکھنے اور تجربہ کرنے کے لیے۔

آج، صارفین Amazon SageMaker کے ساتھ ٹولز کے انتخاب کے ذریعے اختراع کر سکتے ہیں—ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے IDEs اور کاروباری تجزیہ کاروں کے لیے بغیر کوڈ کے انٹرفیس۔ وہ ML کے لیے بڑی مقدار میں سٹرکچرڈ ڈیٹا (ٹیبلر ڈیٹا) اور غیر ساختہ ڈیٹا (تصویر، ویڈیو اور آڈیو) تک رسائی، لیبل اور کارروائی کر سکتے ہیں۔ Amazon SageMaker کے ساتھ، گاہک بہترین انفراسٹرکچر کے ساتھ ٹریننگ کے اوقات کو گھنٹوں سے منٹ تک کم کر سکتے ہیں۔ آخر میں، گاہکوں کو آپ اپنی تنظیم میں مشین لرننگ آپریشنز (MLOps) کے طریقوں کو خودکار اور معیاری بنا سکتے ہیں تاکہ پیمانے پر ماڈلز کی تعمیر، تربیت، تعیناتی اور ان کا نظم کیا جا سکے۔

جدت کی اگلی نسل کے لیے نئی خصوصیات

آگے بڑھتے ہوئے، AWS جارحانہ طور پر نئی خصوصیات تیار کرنا جاری رکھے ہوئے ہے جو صارفین کو ML کو مزید آگے لے جانے میں مدد دے سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، Amazon SageMaker ملٹی ماڈل اینڈ پوائنٹس (MMEs) صارفین کو ایک ہی Amazon SageMaker اینڈ پوائنٹ پر ہزاروں ML ماڈلز تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے اور تمام ماڈلز میں اینڈ پوائنٹ کے پیچھے فراہم کردہ مثالوں کا اشتراک کرکے کم لاگت آتی ہے۔ کچھ عرصہ پہلے تک، MMEs کو صرف CPUs پر سپورٹ کیا جاتا تھا، لیکن، Amazon SageMaker MMEs اب GPUs کو سپورٹ کرتے ہیں۔ صارفین Amazon SageMaker MME کو GPU مثالوں پر ڈیپ لرننگ ماڈلز تعینات کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں اور ہزاروں ڈیپ لرننگ ماڈلز کو سنگل ملٹی ماڈل اینڈ پوائنٹ پر تعینات کر کے 90% تک لاگت بچا سکتے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر نے کمپیوٹ آپٹمائزڈ کے لیے سپورٹ کو بھی بڑھایا ہے۔ ایمیزون لچکدار کمپیوٹ کلاؤڈ (ایمیزون EC2) مثالوں کے ذریعہ تقویت یافتہ AWS Graviton 2 اور Graviton 3 پروسیسرز، جو سی پی یو پر مبنی ایم ایل انفرنس کے لیے موزوں ہیں، اس لیے صارفین اپنے کام کے بوجھ کے لیے بہترین مثال کی قسم پر ماڈلز تعینات کر سکتے ہیں۔

ایمیزون سیج میکر کے صارفین مشین لرننگ کی طاقت کو استعمال کر رہے ہیں۔

ہر روز، تمام سائز اور تمام صنعتوں کے صارفین کم وقت میں اور پہلے سے کم قیمت پر ML ماڈلز کو تجربہ کرنے، اختراع کرنے اور ان کی تعیناتی کے لیے Amazon SageMaker کا رخ کر رہے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، بات چیت اب ممکنہ فن سے ML کے ساتھ پیداواری صلاحیت کی نئی سطحوں کو کھولنے کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔ آج کل، مالیاتی خدمات میں کیپیٹل ون اور فینی ماے، ہیلتھ کیئر اور لائف سائنسز میں فلپس اور ایسٹرا زینیکا، میڈیا میں کونڈی ناسٹ اور تھامسن رائٹرز، کھیلوں میں NFL اور فارمولا 1، خوردہ میں Amazon اور Mercado Libre، اور سیمنز اور Bayer جیسے صارفین۔ صنعتی شعبہ کاروباری جدت کو تیز کرنے کے لیے AWS پر ML سروسز کا استعمال کرتا ہے۔ وہ لاکھوں ماڈلز کا انتظام کرنے، اربوں پیرامیٹرز کے ساتھ ماڈلز کو ٹرین کرنے، اور ہر ماہ سیکڑوں اربوں کی پیش گوئیاں کرنے کے لیے سروس کا استعمال کرتے ہوئے دسیوں ہزار دوسرے Amazon SageMaker صارفین میں شامل ہوتے ہیں۔

مزید اختراعات کا انتظار ہے۔ لیکن اس دوران، ہم اپنے صارفین کی حاصل کردہ بہت سی کامیابیوں کو ٹوسٹ کرنے کے لیے توقف کرتے ہیں۔

تھامسن رائٹرز

Thomson Reuters، کاروباری معلومات کی خدمات فراہم کرنے والا ایک سرکردہ ادارہ، Amazon SageMaker کی طاقت کو اپنے صارفین کے لیے مزید بدیہی خدمات تخلیق کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔

تھامسن رائٹرز لیبز میں انجینئرنگ کے ڈائریکٹر ڈینیلو ٹوماسینا نے کہا، "ہم مسلسل AI پر مبنی ٹھوس حل تلاش کر رہے ہیں جو سرمایہ کاری پر طویل مدتی مثبت منافع فراہم کرتے ہیں۔" "ایمیزون سیج میکر ہمارے AI R&D کام میں مرکزی حیثیت رکھتا ہے۔ یہ ہمیں تحقیق کو پختہ اور انتہائی خودکار حل میں مؤثر طریقے سے لانے کی اجازت دیتا ہے۔ Amazon SageMaker Studio کے ساتھ، محققین اور انجینئرز ایک IDE میں اپنے ML ورک فلو کے لیے درکار تمام ٹولز کے ساتھ کاروباری مسائل کو حل کرنے پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ ہم اپنی تمام ML ترقیاتی سرگرمیاں انجام دیتے ہیں، بشمول نوٹ بکس، تجرباتی انتظام، ML پائپ لائن آٹومیشن، اور ڈیبگنگ سیدھے Amazon SageMaker Studio کے اندر سے۔"

Salesforce

سیلز فورس، دنیا کے معروف CRM پلیٹ فارم نے حال ہی میں نئے انضمام کا اعلان کیا ہے جو سیلز فورس کی AI ٹیکنالوجی، آئن اسٹائن کے ساتھ ساتھ Amazon SageMaker کو استعمال کرنے کے قابل بنائے گا۔

"Salesforce Einstein CRM کے لیے پہلا جامع AI ہے اور ہر کمپنی کو سیلز، مارکیٹنگ، کامرس، سروس، اور IT کے لیے AI ٹیکنالوجیز کے ایک مربوط سیٹ کے ذریعے اپنے صارفین کے بارے میں زیادہ ہوشیار اور زیادہ پیش گوئی کرنے کے قابل بناتا ہے،" راہول اورادکر، آئن اسٹائن کے ای وی پی نے کہا۔ اور سیلز فورس میں یونیفائیڈ ڈیٹا سروسز۔ "آج کمپنیوں کو درپیش سب سے بڑے چیلنجوں میں سے ایک یہ ہے کہ ان کے ڈیٹا کو سیل کیا جاتا ہے۔ تمام ٹچ پوائنٹس پر حقیقی وقت میں کسٹمر کی مصروفیت فراہم کرنے اور بامعنی کاروباری بصیرت حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا کو اکٹھا کرنا مشکل ہے۔ جنی کے ذریعے تقویت یافتہ، سیلز فورس کا ریئل ٹائم کسٹمر ڈیٹا پلیٹ فارم، سیلز فورس اور ایمیزون سیج میکر انٹیگریشن ڈیٹا ٹیموں کو ایمیزون سیج میکر میں ایم ایل ماڈلز بنانے اور تربیت دینے کے لیے متحد اور ہم آہنگ کسٹمر ڈیٹا تک بغیر کسی رکاوٹ کے رسائی کے قابل بناتا ہے۔ اور ایک بار تعینات ہو جانے کے بعد، ان Amazon SageMaker ماڈلز کو آئن سٹائن کے ساتھ سیلز فورس پلیٹ فارم پر طاقت کی پیشین گوئیوں اور بصیرت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ جیسے جیسے AI تیار ہوتا ہے، ہم آئن سٹائن کو اپنی مرضی کے مطابق ماڈلنگ (BYOM) کے ذریعے ترقی دیتے رہتے ہیں تاکہ وہ ڈویلپرز اور ڈیٹا سائنسدانوں سے مل سکیں جہاں وہ کام کرتے ہیں۔"

میٹا اے آئی

Meta AI ایک مصنوعی ذہانت کی لیبارٹری ہے جس کا تعلق Meta Platforms Inc سے ہے۔

"Meta AI نے AWS کے ساتھ تعاون کیا ہے تاکہ torch. distributed کو Amazon SageMaker اور Trainium پر مبنی مثالوں کا استعمال کرتے ہوئے اپنی تربیت کو پیمانے میں مدد فراہم کی جا سکے۔" Meta AI میں اپلائیڈ AI انجینئرنگ مینیجر گیتا چوہان نے کہا۔ "ان اضافہ کے ساتھ، ہم نے اپنے ٹیسٹوں کی بنیاد پر بڑے ماڈلز کے لیے تربیت کے وقت میں کمی دیکھی ہے۔ ہم Amazon SageMaker کی حمایت PyTorch کی تقسیم کردہ تربیت کو ML جدت طرازی کو تیز کرنے کے لیے دیکھ کر بہت پرجوش ہیں۔

ٹائسن فوڈز انکارپوریٹڈ

Tyson Foods Inc.، دنیا کے سب سے بڑے میٹ پروسیسرز اور مارکیٹرز میں سے ایک، Amazon SageMaker پر انحصار کرتا ہے، ایمیزون سیج میکر گراؤنڈ ٹروتھ، اور AWS پینوراما کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے۔

Tyson Foods Inc میں ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی کے سینئر مینیجر، بیرٹ ملر نے کہا، "آپریشنل ایکسیلنس ٹائیسن فوڈز میں ایک کلیدی ترجیح ہے۔" "ہم پیداواری کارکردگی کو بہتر بنانے، عمل کو خودکار بنانے، اور وقت کی بچت کو بہتر بنانے کے لیے AWS پر ML کے ذریعے چلنے والے کمپیوٹر ویژن کا استعمال کرتے ہیں۔ غلطی کا شکار کام۔ ہم نے Amazon SageMaker Ground Truth اور AWS Panorama کا استعمال کرتے ہوئے ایک جدید ترین آبجیکٹ کا پتہ لگانے کا ماڈل بنانے کے لیے Amazon Machine Learning Solutions Lab کے ساتھ تعاون کیا۔ اس حل کے ساتھ، ہمیں قریب قریب حقیقی وقت کی بصیرتیں ملتی ہیں جو فضلہ کو کم سے کم کرتے ہوئے ہمیں ضرورت کی انوینٹری تیار کرنے میں مدد کرتی ہیں۔

Autodesk

AutoCAD Autodesk کی طرف سے ایک کمرشل کمپیوٹر ایڈیڈ ڈیزائن اور ڈرافٹنگ سافٹ ویئر ایپلی کیشن ہے۔ AutoCAD اپنے تخلیقی ڈیزائن کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے Amazon SageMaker پر انحصار کرتا ہے۔

"ہم AutoCAD کے صارفین کو ذاتی نوعیت کے، لمحہ بہ لمحہ استعمال کی تجاویز اور بصیرت فراہم کرکے زیادہ موثر بنانا چاہتے تھے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ وہ AutoCAD میں جتنا وقت گزارتے ہیں زیادہ سے زیادہ نتیجہ خیز ہو،" دانیہ الحسن، ڈائریکٹر برائے پروڈکٹ مینجمنٹ برائے AutoCAD نے کہا۔ ، آٹوڈیسک پر۔ "ایمیزون سیج میکر ایک ضروری ٹول تھا جس نے ہمیں اپنے صارفین کو فعال کمانڈ اور شارٹ کٹ سفارشات فراہم کرنے میں مدد کی، جس سے وہ نئے ڈیزائن کے طاقتور نتائج حاصل کر سکیں۔"

Torc.ai

Amazon SageMaker اور Amazon SageMaker کی مدد سے ڈیٹا متوازی (SMDDP) لائبریری تقسیم کی گئی، Torc.ai2005 سے ایک خودمختار گاڑیوں کا رہنما، مال برداری کی صنعت میں محفوظ، پائیدار، طویل سفر کے لیے خود سے چلنے والے ٹرکوں کو تجارتی بنا رہا ہے۔

"میری ٹیم اب ایمیزون سیج میکر ماڈل ٹریننگ اور ایمیزون سیج میکر نے تقسیم شدہ ڈیٹا متوازی (ایس ایم ڈی ڈی پی) لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ تربیتی ملازمتیں آسانی سے چلانے کے قابل ہے، جس میں لاکھوں پیرامیٹرز کے ساتھ ٹیرا بائٹس ٹریننگ ڈیٹا اور ماڈلز شامل ہیں،" ڈیرک جانسن نے کہا۔ Torc.ai میں انجینئرنگ کے صدر۔ "Amazon SageMaker نے ماڈل ٹریننگ تقسیم کی اور SMDDP نے ٹریننگ انفراسٹرکچر کا انتظام کیے بغیر بغیر کسی رکاوٹ کے پیمانے پر ہماری مدد کی۔ اس نے ماڈلز کو تربیت دینے کا ہمارا وقت کئی دنوں سے کم کر کے چند گھنٹوں تک کر دیا، جس سے ہمیں اپنے ڈیزائن سائیکل کو کمپریس کرنے اور گاڑیوں کی نئی خود مختار صلاحیتوں کو اپنے بیڑے میں پہلے سے کہیں زیادہ تیزی سے لانے کے قابل بنایا۔"

LG AI ریسرچ

LG AI ریسرچ کا مقصد ML ماڈلز کو تیزی سے تربیت اور تعینات کرنے کے لیے Amazon SageMaker کا استعمال کرتے ہوئے AI کے اگلے دور کی قیادت کرنا ہے۔

LG AI ریسرچ کے نائب صدر اور ویژن لیب لیڈر Seung Hwan Kim نے کہا، "ہم نے حال ہی میں Tilda کو ڈیبیو کیا، جو EXAONE کے ذریعے طاقتور AI آرٹسٹ ہے، جو ایک سپر جائنٹ AI سسٹم ہے جو 250 ملین ہائی ڈیفینیشن امیج ٹیکسٹ پیئر ڈیٹا سیٹس پر کارروائی کر سکتا ہے۔" "ملٹی موڈیلیٹی AI ٹلڈا کو خود سے ایک نئی تصویر بنانے کی اجازت دیتا ہے، اس کی اس قابلیت کے ساتھ کہ وہ اپنی زبان سے باہر تلاش کر سکتا ہے۔ Amazon SageMaker EXAONE تیار کرنے کے لیے ضروری تھا، اس کی سکیلنگ اور تقسیم شدہ تربیتی صلاحیتوں کی وجہ سے۔ خاص طور پر، اس سپر جائنٹ AI کو تربیت دینے کے لیے درکار بڑے پیمانے پر حساب کی وجہ سے، موثر متوازی پروسیسنگ بہت اہم ہے۔ ہمیں بڑے پیمانے پر ڈیٹا کو مسلسل منظم کرنے اور نئے حاصل کردہ ڈیٹا کا جواب دینے کے لیے لچکدار ہونے کی بھی ضرورت ہے۔ Amazon SageMaker ماڈل ٹریننگ اور تقسیم شدہ تربیتی لائبریریوں کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے تقسیم شدہ تربیت کو بہتر بنایا اور ماڈل کو 59% تیزی سے تربیت دی—بغیر اپنے تربیتی کوڈ میں کوئی بڑی تبدیلی کے۔

مولر پانی کی مصنوعات

Mueller Water Products انجینئرڈ والوز، فائر ہائیڈرنٹس، پائپ کنکشن اور مرمت کے پروڈکٹس، میٹرنگ پروڈکٹس، لیک کا پتہ لگانے کے حل، اور بہت کچھ تیار کرتا ہے۔ اس نے ایمیزون سیج میکر کا استعمال کرتے ہوئے پانی کے رساؤ کا تیزی سے پتہ لگانے کے لیے ایک جدید ایم ایل حل تیار کیا۔

مولر واٹر پراڈکٹس کے اسمارٹ انفراسٹرکچر کے ڈائریکٹر ڈیو جانسٹن نے کہا، "ہم 7.7 تک 2027 بلین گیلن پانی کے ضیاع کو بچانے کے مشن پر ہیں۔" "ایمیزون سیج میکر پر بنائے گئے ایم ایل ماڈلز کی بدولت، ہم نے ایکو شور-ڈی ایکس کی درستگی کو بہتر بنایا ہے، جو ہمارے صوتی پر مبنی بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے نظام ہے۔ نتیجتاً، لیک ہونے پر ہم یوٹیلیٹی صارفین کو تیزی سے مطلع کر سکتے ہیں۔ اس حل نے 675 میں اندازاً 2021 ملین گیلن پانی کی بچت کی ہے۔ ہم اپنے ٹیکنالوجی پورٹ فولیو کو مزید بڑھانے اور اپنے یوٹیلیٹی صارفین کے ساتھ ڈرائیونگ کی کارکردگی اور پائیداری کو جاری رکھنے کے لیے AWS ML سروسز کا استعمال جاری رکھنے کے لیے پرجوش ہیں۔

کینوا

کینوا، مقبول آن لائن ڈیزائن اور پبلشنگ ٹول بنانے والا، تیزی سے نفاذ کے لیے Amazon SageMaker کی طاقت پر انحصار کرتا ہے۔

کینوا کے ڈیٹا پلیٹ فارمز کے سربراہ، گریگ روڈٹ نے کہا، "کینوا کو بڑے پیمانے پر بڑھنے کے لیے، ہمیں بغیر کسی تاخیر یا مسائل کے نئی خصوصیات شروع کرنے میں مدد کرنے کے لیے ایک ٹول کی ضرورت تھی۔" "Amazon SageMaker کی موافقت نے ہمیں کم وسائل کے ساتھ مزید کاموں کو منظم کرنے کی اجازت دی، جس کے نتیجے میں کام کا بوجھ تیز، زیادہ موثر ہوتا ہے۔ اس نے ہماری انجینئرنگ ٹیم کو اعتماد دیا کہ وہ جو خصوصیات لانچ کرتے ہیں وہ ان کے استعمال کے معاملے کے مطابق ہوں گے۔ Amazon SageMaker کے ساتھ، ہم نے طاقتور منظم انفراسٹرکچر کا استعمال کرتے ہوئے 2 ہفتوں میں اپنے ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈل کو تعینات کیا، اور ہم مستقبل قریب میں اس خصوصیت کو اپنے لاکھوں صارفین تک پھیلانے کے منتظر ہیں۔

حوصلہ افزائی

انسپائر، ایک صارف پر مبنی صحت کی دیکھ بھال کی معلومات کی خدمت، بہتر دیکھ بھال، علاج اور نتائج کے لیے قابل عمل بصیرت فراہم کرنے کے لیے Amazon SageMaker پر انحصار کرتی ہے۔

انسپائر کے چیف ایگزیکٹو آفیسر اور بانی برائن لو نے کہا کہ "ہمارا مواد کی سفارش کا انجن ہماری قدر کی تجویز کا ایک بڑا ڈرائیور ہے۔" "ہم اسے اپنے صارفین (جو مخصوص حالات کے ساتھ رہتے ہیں) کو متعلقہ اور مخصوص پوسٹس یا مضامین کی طرف ہدایت دینے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ Amazon SageMaker کے ساتھ، ہم گہرے سیکھنے کے ماڈلز کو آسانی سے بنا سکتے ہیں، تربیت دے سکتے ہیں اور تعینات کر سکتے ہیں۔ Amazon SageMaker پر مبنی ہمارا جدید ترین ML حل — 2 شرائط پر ہماری 1.5 بلین الفاظ کی لائبریری سے 3,600 ملین رجسٹرڈ صارفین کو متعلقہ مواد تجویز کرنے کی ہمارے مواد کی سفارش کے انجن کی صلاحیت کو بہتر بنانے میں ہماری مدد کرتا ہے۔ Amazon SageMaker نے ہمیں مریضوں اور دیکھ بھال کرنے والوں کو مزید ذاتی نوعیت کے مواد اور وسائل کے ساتھ درست طریقے سے مربوط کرنے کے قابل بنایا ہے - بشمول نایاب بیماریوں کی معلومات اور علاج کے راستے۔"

ری میڈڈ

ResMed نیند کی کمی، COPD، دمہ، اور دیگر دائمی حالات میں مبتلا لوگوں کے لیے کلاؤڈ سے منسلک حل فراہم کرنے والا ایک سرکردہ ادارہ ہے۔ 2014 میں، ResMed نے MyAir کا آغاز کیا، ایک ذاتی نوعیت کا تھراپی مینجمنٹ پلیٹ فارم اور ایپلی کیشن، مریضوں کے لیے نیند کی تھراپی کو ٹریک کرنے کے لیے۔

ResMed میں ڈیٹا سائنس کے نائب صدر بدری راگھوان نے کہا، "Amazon SageMaker سے پہلے، تمام MyAir صارفین کو ایک ہی وقت میں ایپ سے ایک ہی پیغامات موصول ہوتے تھے، ان کی حالت کچھ بھی ہو۔" "Amazon SageMaker نے ہمیں مریضوں کے ساتھ MyAir کے ذریعے ان کے استعمال کردہ مخصوص ResMed ڈیوائس، ان کے جاگنے کے اوقات، اور دیگر متعلقہ ڈیٹا کی بنیاد پر بات چیت کرنے کے قابل بنایا ہے۔ ہم ماڈل پائپ لائنوں کو تربیت دینے کے لیے Amazon SageMaker کی متعدد خصوصیات سے فائدہ اٹھاتے ہیں اور مناسب مواد کی فراہمی کے لیے تعیناتی کی قسموں کا انتخاب کرتے ہیں، بشمول قریب کے حقیقی وقت اور بیچ کے نتائج۔ Amazon SageMaker نے ہمیں مہینوں کے بجائے دنوں یا ہفتوں میں ماڈلز کی تعیناتی کے ذریعے دنیا بھر میں ML صلاحیتوں کو سرایت کرنے کے اپنے ہدف کو حاصل کرنے کے قابل بنایا ہے۔"

ویرسک

Verisk ماہر ڈیٹا پر مبنی تجزیاتی بصیرت فراہم کرتا ہے جو کاروبار، لوگوں اور معاشروں کو مضبوط، زیادہ لچکدار، اور پائیدار بننے میں مدد کرتا ہے۔ یہ ایم ایل ورک فلو کو ہموار کرنے کے لیے ایمیزون سیج میکر کا استعمال کرتا ہے۔

Verisk 26D Visual کے صدر جیفری سی ٹیلر نے کہا، "Verisk اور Vexcel AWS پر بہت زیادہ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے مل کر کام کر رہے ہیں، جس میں Vexcel کا الٹرا ہائی ریزولیوشن فضائی تصویری ڈیٹا بھی شامل ہے جو دنیا کے 3 ممالک میں لیا گیا ہے۔" ذہانت۔ "Amazon SageMaker ہمیں ML اور MLOps ٹیموں کے کام کو ہموار کرنے میں مدد کرتا ہے، جس سے ہمیں اپنے صارفین کی ضروریات کو پورا کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے، بشمول انشورنس، رئیل اسٹیٹ، تعمیرات اور اس سے آگے کے جائیداد کے اسٹیک ہولڈرز۔"

Smartocto BV

Amazon SageMaker کی مدد سے، Smartocto BV دنیا بھر کے 350 نیوز رومز اور میڈیا کمپنیوں کو ML کے ذریعے چلنے والے مواد کے تجزیات فراہم کرتا ہے۔

اسمارٹوکٹو کے چیف ڈیٹا آفیسر ایلیجا سوسا نے کہا، "جیسے جیسے کاروبار بڑھ رہا تھا، ہمیں اپنے ایم ایل ماڈلز کی تعیناتی کو آسان بنانے، مارکیٹ میں وقت کم کرنے، اور اپنی مصنوعات کی پیشکش کو بڑھانے کی ضرورت تھی۔" "تاہم، ہمارے ML ورک بوجھ کی خود میزبانی کے لیے اوپن سورس اور کلاؤڈ حل کا امتزاج تیزی سے وقت گزار رہا تھا۔ ہم نے اپنے ML ماڈلز کو Amazon SageMaker اینڈ پوائنٹس پر منتقل کیا اور، 3 ماہ سے بھی کم عرصے میں، Smartify لانچ کیا، ایک نیا AWS- مقامی حل۔ Smartify Amazon SageMaker کا استعمال قریب قریب حقیقی وقت میں پیش گوئی کرنے والے ادارتی تجزیات فراہم کرنے کے لیے کرتا ہے، جو صارفین کو اپنے مواد کو بہتر بنانے اور اپنے سامعین کو بڑھانے میں مدد کرتا ہے۔

Visualfabriq

Visualfabriq دنیا کی معروف صارفین کے پیکڈ سامان کی کمپنیوں میں سے کچھ کو مصنوعی ذہانت کی قابلیت کے ساتھ ریونیو مینجمنٹ حل پیش کرتا ہے۔ یہ پیمانے پر ML ماڈلز کی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنانے کے لیے Amazon SageMaker کا استعمال کرتا ہے۔

Visualfabriq میں ڈیمانڈ کی پیشن گوئی، مصنوعی ذہانت، اور ریونیو گروتھ مینجمنٹ کے لیے ٹیم لیڈ، جیلی ورسٹراٹین نے کہا، "ہم کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کو بہتر بنانے اور ماڈلز کو شامل کرنے، اپ ڈیٹ کرنے اور دوبارہ تربیت دینے کے لیے اپنے ٹیکنالوجی کے اسٹیک کو ڈھالنا چاہتے تھے۔" "ایمیزون سیج میکر میں منتقلی کا سب سے بڑا اثر ہمارے حل کے لیے کارکردگی میں نمایاں بہتری رہا ہے۔ ویب سرورز کے بجائے سرشار سرورز پر قیاس آرائیاں چلانے سے، ہمارا حل زیادہ موثر ہے، اور اخراجات مستقل اور شفاف ہیں۔ ہم نے اپنی ڈیمانڈ فورکاسٹ سروس کے رسپانس ٹائم میں بہتری لائی ہے — جو کہ خوردہ فروش کے سیلز والیوم پر پروموشنل ایکشن کے اثرات کی پیش گوئی کرتی ہے — 200%، اور ایک قابل توسیع حل تعینات کیا ہے جس کے لیے کم دستی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے اور نئے گاہک کی آن بورڈنگ میں تیزی آتی ہے۔

Sophos

Sophos، اگلی نسل کے سائبر سیکیورٹی سلوشنز اور سروسز میں ایک عالمی رہنما، اپنے ML ماڈلز کو زیادہ موثر طریقے سے تربیت دینے کے لیے Amazon SageMaker کا استعمال کرتا ہے۔

سوفوس میں مصنوعی ذہانت کے سربراہ کونسٹنٹین برلن نے کہا، "ہماری طاقتور ٹیکنالوجی میلویئر سے لیس فائلوں کا پتہ لگاتی ہے اور اسے ختم کرتی ہے۔" "ایک سے زیادہ ٹیرابائٹ سائز کے ڈیٹاسیٹس کو پروسیس کرنے کے لیے XGBoost ماڈلز کو ملازمت دینا، تاہم، انتہائی وقت طلب تھا- اور بعض اوقات محدود میموری کی جگہ کے ساتھ ممکن نہیں ہوتا ہے۔ Amazon SageMaker کی تقسیم شدہ تربیت کے ساتھ، ہم ایک ہلکے وزن والے XGBoost ماڈل کو کامیابی کے ساتھ تربیت دے سکتے ہیں جو ڈسک پر بہت چھوٹا ہے (25 گنا تک چھوٹا) اور میموری میں (پانچ گنا چھوٹا) اپنے پیشرو سے۔ Amazon SageMaker آٹومیٹک ماڈل ٹیوننگ اور اسپاٹ انسٹینسز پر تقسیم شدہ ٹریننگ کا استعمال کرتے ہوئے، ہم اس طرح کے بڑے ڈیٹا سیٹس تک پہنچنے کے لیے درکار بنیادی تربیتی انفراسٹرکچر کو ایڈجسٹ کیے بغیر ماڈلز کو تیزی سے اور زیادہ مؤثر طریقے سے تبدیل اور دوبارہ تربیت دے سکتے ہیں۔

نارتھ ویسٹرن یونیورسٹی

نارتھ ویسٹرن یونیورسٹی کے طلباء کو ماسٹر آف سائنس ان آرٹیفیشل انٹیلی جنس (MSAI) پروگرام کا دورہ کرایا گیا۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو لیب ہیکاتھون کے دوران اسے استعمال کرنے سے پہلے۔

MSAI پروگرام کے ڈپٹی ڈائریکٹر محمد عالم نے کہا، "Amazon SageMaker Studio Lab کے استعمال میں آسانی نے طلباء کو تخلیقی حل تیار کرنے کے لیے اپنی تعلیم کو تیزی سے لاگو کرنے کے قابل بنایا۔" "ہم نے توقع کی کہ طلباء 5 گھنٹے کے مختصر مقابلے کے دوران قدرتی طور پر کچھ رکاوٹوں کو ٹکرائیں گے۔ اس کے بجائے، انہوں نے نہ صرف تمام منصوبوں کو مکمل کر کے ہماری توقعات سے تجاوز کیا بلکہ متاثر کن پریزنٹیشنز بھی دی جن میں انہوں نے حقیقی دنیا کے اہم مسائل پر پیچیدہ ML تصورات کا اطلاق کیا۔"

Rensselaer Polytechnic انسٹی ٹیوٹ

Rensselaer Polytechnic Institute (RPI)، نیو یارک کی تکنیکی تحقیقی یونیورسٹی، ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو کا استعمال کرتی ہے تاکہ طلباء کو ایم ایل تصورات کو تیزی سے سیکھنے میں مدد ملے۔

کمپیوٹر سائنس کے پروفیسر محمد جے ذکی نے کہا، "RPI دنیا کے سب سے طاقتور سپر کمپیوٹرز میں سے ایک کا مالک ہے، لیکن AI کے پاس سیکھنے کا بہت بڑا موڑ ہے۔" "ہمیں طلباء کے لیے لاگت سے مؤثر طریقے سے شروع کرنے کے لیے ایک طریقہ کی ضرورت تھی۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو لیب کے بدیہی انٹرفیس نے ہمارے طلباء کو تیزی سے شروع کرنے کے قابل بنایا اور ایک طاقتور GPU فراہم کیا، جس سے وہ اپنے کیپ اسٹون پروجیکٹس کے لیے پیچیدہ ڈیپ لرننگ ماڈلز کے ساتھ کام کر سکیں۔"

ہانگ کانگ انسٹی ٹیوٹ آف ووکیشنل ایجوکیشن

ہانگ کانگ انسٹی ٹیوٹ آف ووکیشنل ایجوکیشن (لی وائی لی) کا آئی ٹی ڈیپارٹمنٹ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو لیب کا استعمال کرتا ہے تاکہ طالب علموں کو حقیقی دنیا کے ایم ایل پروجیکٹس پر کام کرنے کے مواقع فراہم کیے جاسکیں۔

"ہم Amazon SageMaker Studio Lab کو بنیادی ML اور Python سے متعلقہ کورسز میں استعمال کرتے ہیں جو طلباء کو بہت سی کلاؤڈ ٹیکنالوجیز میں ایک مضبوط بنیاد فراہم کرتے ہیں،" سائرس وونگ، سینئر لیکچرر نے کہا۔ "ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو لیب ہمارے طلباء کو سیٹ اپ یا کنفیگریشن میں الجھے بغیر حقیقی دنیا کے ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے ساتھ تجربہ حاصل کرنے کے قابل بناتی ہے۔ دوسرے دکانداروں کے برعکس، یہ طلباء کے لیے ایک لینکس مشین ہے، جو انہیں کوڈنگ کی مزید مشقیں کرنے کے قابل بناتی ہے۔

میپمی انڈیا

MapmyIndia، ڈیجیٹل نقشوں، جغرافیائی سافٹ ویئر، اور مقام پر مبنی انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ٹیکنالوجیز کا بھارت کا سرکردہ فراہم کنندہ، اپنے ML ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے لیے Amazon SageMaker کا استعمال کرتا ہے۔

"MapmyIndia اور ہمارا عالمی پلیٹ فارم، Mappls، مضبوط، انتہائی درست، اور دنیا بھر میں AI اور کمپیوٹر وژن سے چلنے والا سیٹلائٹ- اور اسٹریٹ امیجری پر مبنی تجزیات پیش کرتا ہے، جیسے کہ معاشی ترقی، آبادی میں اضافہ، زراعت کی پیمائش۔ آؤٹ پٹ، تعمیراتی سرگرمی، سڑک کے نشان کا پتہ لگانا، زمین کی تقسیم، اور سڑک کی تبدیلی کا پتہ لگانا،" روہن ورما، چیف ایگزیکٹو آفیسر اور میپمی انڈیا کے ایگزیکٹو ڈائریکٹر نے کہا۔ "تیز رفتار اور درستگی کے ساتھ ماڈلز بنانے، تربیت دینے، اور تعینات کرنے کی ہماری صلاحیت ہمیں الگ کرتی ہے۔ ہمیں اپنی AI/ML پیشکشوں کے لیے AWS کے ساتھ شراکت کرنے پر خوشی ہے اور Amazon SageMaker کی اس تیزی سے پیمائش کرنے کی صلاحیت کے بارے میں پرجوش ہیں۔

سیٹ سور

SatSure، بصیرت پیدا کرنے کے لیے ارتھ آبزرویشن ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے فیصلہ کن انٹیلی جنس حل میں بھارت میں مقیم رہنما، ایم ایل ڈیٹا کے پیٹا بائٹس کو تیار کرنے اور تربیت دینے کے لیے Amazon SageMaker پر انحصار کرتا ہے۔

SatSure کے چیف ایگزیکٹیو آفیسر پرتیپ باسو نے کہا، "ہم ایمیزون سیج میکر کو EO، GIS، مالی، ٹیکسٹول، اور کاروباری ڈیٹاسیٹس کے پیٹا بائٹس کو کم کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں، اس کی AI/ML صلاحیتوں کو استعمال کرتے ہوئے اپنے ماڈلز کو تیزی سے اختراع کرنے اور اسکیل کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔" "ہم 2017 سے AWS استعمال کر رہے ہیں، اور ہم نے ہفتہ وار بنیادوں پر 2 لاکھ مربع کلومیٹر کی نگرانی کرتے ہوئے، ہندوستان، نائیجیریا اور فلپائن میں 1 لاکھ سے زیادہ کسانوں کو قرض دینے میں مالیاتی اداروں کی مدد کی ہے۔"

نتیجہ

Amazon SageMaker کے ساتھ شروع کرنے کے لیے، ملاحظہ کریں۔ aws.amazon.com/sagemaker.

---

مصنف کے بارے میں

انکور مہروترا 2008 میں واپس ایمیزون جوائن کیا اور اس وقت ایمیزون سیج میکر کے جنرل منیجر ہیں۔ Amazon SageMaker سے پہلے، اس نے Amazon.com کے ایڈورٹائزنگ سسٹمز اور خودکار قیمتوں کا تعین کرنے والی ٹیکنالوجی بنانے پر کام کیا۔