AWS được xếp hạng ở hạng mục Dẫn đầu trong IDC MarketScape 2022 cho Đánh giá nhà cung cấp nền tảng và công cụ phần mềm vòng đời AI của APEJ

IDC MarketScape được xuất bản gần đây: Châu Á/Thái Bình Dương (Không bao gồm Nhật Bản) Công cụ và nền tảng phần mềm vòng đời AI năm 2022 Đánh giá nhà cung cấp xếp AWS ở hạng mục Dẫn đầu. Đây là đánh giá phân tích đầu tiên và duy nhất dành riêng cho APEJ tập trung vào phần mềm vòng đời AI của IDC. Các nhà cung cấp được đánh giá cho MarketScape này cung cấp nhiều công cụ phần mềm cần thiết để hỗ trợ phát triển mô hình máy học (ML) từ đầu đến cuối, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, xây dựng và đào tạo mô hình, vận hành mô hình, đánh giá, triển khai và giám sát. Các công cụ này thường được các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển ML sử dụng từ thử nghiệm đến triển khai sản xuất các giải pháp AI và ML.

Các công cụ vòng đời AI rất cần thiết để tạo ra các giải pháp AI/ML. Họ tiến thêm một vài bước ngoài thử nghiệm AI/ML: để đạt được khả năng triển khai ở mọi nơi, hiệu suất trên quy mô lớn, tối ưu hóa chi phí và ngày càng quan trọng hơn, hỗ trợ quản lý rủi ro mô hình có hệ thống—khả năng giải thích, độ bền, độ lệch, bảo vệ quyền riêng tư, v.v. Các doanh nghiệp cần những công cụ này để mở khóa giá trị của tài sản dữ liệu doanh nghiệp ở quy mô lớn hơn và tốc độ nhanh hơn.

Yêu cầu của nhà cung cấp đối với IDC MarketScape

Để được xem xét tham gia MarketScape, nhà cung cấp phải cung cấp các sản phẩm phần mềm cho các khía cạnh khác nhau của quy trình ML từ đầu đến cuối theo các đơn vị lưu trữ sản phẩm (SKU) độc lập hoặc là một phần của nền tảng phần mềm AI chung. Các sản phẩm phải dựa trên IP riêng của công ty và các sản phẩm đó phải tạo ra doanh thu giấy phép phần mềm hoặc doanh thu phần mềm dựa trên mức tiêu thụ trong ít nhất 12 tháng tại APEJ kể từ tháng 2022 năm 15. Công ty phải nằm trong số 2020 nhà cung cấp hàng đầu theo doanh thu được báo cáo trong giai đoạn 2021–XNUMX ở khu vực APEJ, theo Trình theo dõi phần mềm AI của IDC. AWS đã đáp ứng các tiêu chí và được đánh giá bởi IDC cùng với tám nhà cung cấp khác.

Kết quả đánh giá toàn diện của IDC đã được công bố vào tháng 2022 năm 2022 trong IDC MarketScape: Châu Á/Thái Bình Dương (Không bao gồm Nhật Bản) Công cụ và nền tảng phần mềm vòng đời AI năm XNUMX Đánh giá nhà cung cấp. AWS được định vị trong danh mục Người dẫn đầu dựa trên năng lực hiện tại. Chiến lược của AWS là liên tục đầu tư vào các dịch vụ AI/ML để giúp khách hàng đổi mới với AI và ML.

vị trí AWS

“AWS được xếp vào hạng mục Dẫn đầu trong hoạt động này, nhận được xếp hạng cao hơn trong nhiều hạng mục đánh giá khác nhau—độ rộng của các dịch vụ công cụ được cung cấp, các tùy chọn để giảm chi phí cho hiệu suất, chất lượng dịch vụ và hỗ trợ khách hàng cũng như tốc độ đổi mới sản phẩm, v.v. vài."

– Jessie Danqing Cai, Phó Giám đốc Nghiên cứu, Dữ liệu lớn & Thực hành Phân tích, IDC Châu Á/Thái Bình Dương.

Hình ảnh bên dưới là một phần của MarketScape và hiển thị vị trí AWS được đánh giá theo khả năng và chiến lược.

Mô hình phân tích nhà cung cấp IDC MarketScape được thiết kế để cung cấp một cái nhìn tổng quan về khả năng cạnh tranh của các nhà cung cấp CNTT-TT trong một thị trường nhất định. Phương pháp nghiên cứu sử dụng một phương pháp tính điểm nghiêm ngặt dựa trên cả tiêu chí định tính và định lượng dẫn đến một minh họa đồ họa duy nhất về vị trí của từng nhà cung cấp trong một thị trường nhất định. Điểm Khả năng đo lường sản phẩm của nhà cung cấp, khả năng tiếp cận thị trường và hoạt động kinh doanh trong thời gian ngắn. Điểm số Chiến lược đo lường sự liên kết giữa các chiến lược của nhà cung cấp với các yêu cầu của khách hàng trong khung thời gian 3–5 năm. Thị phần của nhà cung cấp được thể hiện bằng kích thước của các biểu tượng.

Amazon SageMaker được đánh giá là một phần của MarketScape

Là một phần của quá trình đánh giá, IDC đã đi sâu vào Amazon SageMaker khả năng. SageMaker là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML cho mọi trường hợp sử dụng với cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình công việc được quản lý hoàn toàn. Kể từ khi ra mắt SageMaker vào năm 2017, hơn 250 khả năng và tính năng đã được phát hành.

Những người thực hành ML chẳng hạn như nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và chuyên gia MLOps sử dụng SageMaker để phá vỡ các rào cản trong từng bước của quy trình ML thông qua lựa chọn môi trường phát triển tích hợp (IDE) hoặc giao diện không mã của họ. Bắt đầu với việc chuẩn bị dữ liệu, SageMaker giúp dễ dàng truy cập, gắn nhãn và xử lý lượng lớn dữ liệu có cấu trúc (dữ liệu dạng bảng) và dữ liệu phi cấu trúc (ảnh, video, không gian địa lý và âm thanh) cho ML. Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, SageMaker cung cấp sổ ghi chép được quản lý hoàn toàn để xây dựng mô hình và giảm thời gian đào tạo từ hàng giờ xuống còn vài phút với cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa. SageMaker giúp dễ dàng triển khai các mô hình ML để đưa ra dự đoán ở mức giá tốt nhất cho mọi trường hợp sử dụng thông qua nhiều lựa chọn cơ sở hạ tầng ML và tùy chọn triển khai mô hình. Cuối cùng, các công cụ MLOps trong SageMaker giúp bạn mở rộng quy mô triển khai mô hình, giảm chi phí suy luận, quản lý mô hình hiệu quả hơn trong sản xuất và giảm gánh nặng vận hành.

MarketScape chỉ ra ba điểm mạnh của AWS:

• Chức năng và cung cấp – SageMaker cung cấp một bộ công cụ đa dạng và chuyên sâu để chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai, bao gồm silicon do AWS xây dựng: Suy luận AWS cho khối lượng công việc suy luận và Đào tạo AWS cho khối lượng công việc đào tạo. SageMaker hỗ trợ khả năng giải thích mô hình và phát hiện sai lệch thông qua Làm rõ Amazon SageMaker.
• Dịch vụ giao hàng – SageMaker hiện có sẵn trên AWS, nền tảng đám mây công cộng lớn thứ hai trong khu vực APEJ (dựa trên IDC Public Cloud Services Tracker, IaaS+PaaS, dữ liệu năm 2021), với các khu vực ở Nhật Bản, Úc, New Zealand, Singapore, Ấn Độ, Indonesia , Hàn Quốc và Trung Quốc đại lục. Các khu vực địa phương có sẵn để phục vụ khách hàng ở các nước ASEAN: Thái Lan, Philippines và Việt Nam.
• Cơ hội tăng trưởng – AWS tích cực đóng góp cho các dự án mã nguồn mở như Gluon và tương tác với cộng đồng sinh viên và nhà phát triển khu vực thông qua nhiều sự kiện, khóa học trực tuyến và Phòng thí nghiệm Amazon SageMaker Studio, một môi trường máy tính xách tay SageMaker miễn phí.

SageMaker ra mắt tại re:Invent 2022

Tiếp tục đổi mới SageMaker tại AWS re:Invent 2022, với tám khả năng mới. Các lần ra mắt bao gồm ba khả năng mới cho quản trị mô hình ML. Khi số lượng mô hình và người dùng trong một tổ chức tăng lên, việc thiết lập các biện pháp kiểm soát truy cập có đặc quyền thấp nhất và thiết lập các quy trình quản trị để ghi lại thông tin mô hình (ví dụ: tập dữ liệu đầu vào, thông tin môi trường đào tạo, mô tả sử dụng mô hình và xếp hạng rủi ro) trở nên khó khăn hơn. . Sau khi các mô hình được triển khai, khách hàng cũng cần theo dõi độ lệch và độ lệch tính năng để đảm bảo chúng hoạt động như mong đợi. Trình quản lý vai trò mới, thẻ mô hình và bảng điều khiển mô hình đơn giản hóa việc kiểm soát truy cập và nâng cao tính minh bạch để hỗ trợ quản trị mô hình ML.

Ngoài ra còn có ba lần ra mắt liên quan đến Xưởng sản xuất Amazon SageMaker sổ ghi chép. Sổ ghi chép SageMaker Studio mang đến cho các học viên trải nghiệm sổ ghi chép được quản lý hoàn toàn, từ khám phá dữ liệu đến triển khai. Khi các nhóm phát triển về quy mô và độ phức tạp, hàng chục học viên có thể cần phải hợp tác phát triển các mô hình bằng sổ ghi chép. AWS tiếp tục cung cấp dịch vụ tốt nhất kinh nghiệm máy tính xách tay cho người dùng, với việc ra mắt ba tính năng mới giúp bạn điều phối và tự động hóa mã sổ ghi chép.

Để hỗ trợ triển khai mô hình, các khả năng mới trong SageMaker giúp bạn chạy thử nghiệm ẩn để đánh giá mô hình ML mới trước khi phát hành chính thức bằng cách kiểm tra hiệu suất của mô hình đó so với mô hình hiện được triển khai. kiểm tra bóng có thể giúp bạn nắm bắt các lỗi cấu hình tiềm ẩn và các vấn đề về hiệu suất trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng cuối.

Cuối cùng, SageMaker đã ra mắt hỗ trợ cho máy học không gian địa lý, cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML bằng cách sử dụng dữ liệu không gian địa lý. Bạn có thể truy cập các nguồn dữ liệu không gian địa lý, các hoạt động xử lý được xây dựng theo mục đích, các mô hình ML được đào tạo trước và các công cụ trực quan tích hợp để chạy ML không gian địa lý nhanh hơn và ở quy mô lớn.

Ngày nay, hàng chục nghìn khách hàng sử dụng Amazon SageMaker để huấn luyện các mô hình với hàng tỷ tham số và đưa ra hơn 1 nghìn tỷ dự đoán mỗi tháng. Để tìm hiểu thêm về SageMaker, hãy truy cập trang web và khám phá cách cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình công việc được quản lý hoàn toàn có thể giúp bạn đẩy nhanh quá trình phát triển mô hình ML.

---

Giới thiệu về tác giả

kimberly madia là Giám đốc Tiếp thị Sản phẩm Chính với AWS Machine Learning. Mục tiêu của cô là giúp khách hàng dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy bằng Amazon SageMaker. Để có được niềm vui bên ngoài công việc, Kimberly thích nấu ăn, đọc sách và chạy trên Đường mòn Vịnh San Francisco.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-positioned-in-the-leaders-category-in-the-2022-idc-marketscape-for-apej-ai-life-cycle-software-tools-and-platforms-vendor-assessment/