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赢咖4Amazon SageMaker机器学习服务落地中国一周年亚马逊云科技在中国区域上线新服务
作者:管理员    发布于:2021-05-20 11:21    文字:【】【】【

  【慧聪通信网】2021年5月11日,在完全托管的机器学习服务AmazonSageMaker落地中国区域一周年之际,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习(AI/ML)工具集。亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的机器学习服务,包括顶层-人工智能服务、中间层-机器学习服务以及底层-框架和基础架构。在人工智能(AI)服务层面,亚马逊云科技在北京区域推出了AmazonPersonalize,客户无需具备机器学习专业知识,即可方便、快速地构建个性化推荐系统;在中间层,将AmazonSageMaker在re:Invent2020上亮相的包括DataWranger、FeatureStore、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线,让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道;在算力层面,亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了AmazonEC2Inf1实例,该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片AmazonInferentia,与当前成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最高降低45%。

  亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,“AmazonSageMaker落地中国区域一年以来,我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新,我们希望通过将更多服务落地到中国区域,并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’,甚至更进一步‘扶上马,送一程’的方式,帮助客户更快应用机器学习技术,把机器学习的能力交到每一位构建者手中,加速人工智能和机器学习的普惠。”

  目前,全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国,亚马逊云科技机器学习服务得到医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户的青睐,益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、首汽约车、德比软件、Momenta、图森未来、行者AI、天和荣、中科创达、华来科技、大宇无限、陕西科技大学、易点天下、淄博热力等一批企业和机构的广泛采用,在各行各业实现了丰富多样的人工智能应用创新。

  据IDC预测,到2023年AI支出将达到$97.9B,比2019年增长2.5倍。机器学习项目正从试点到生产迅速发展。顾凡表示,机器学习正在不断向纵深发展。预计到2024年,将有75%的公司从试生产过渡到生产。机器学习对于建立现代企业至关重要。

  山东淄博市热力集团有限责任公司利用亚马逊云科技丰富的AL/ML技术和服务,快速构建、训练和部署机器学习模型,实现了精准供热,可以根据气象、工控数据、建筑物维护结构等信息计算出最佳的供热模式,并给出具体的操作指令,既让用户室温始终保持人体最佳舒适温度,又做到尽可能节约成本。淄博市热力集团有限责任公司董事长、党委书记汪德刚表示,“多年来,淄博热力利用信息化手段改造传统供热,致力于成为行业标准的制定者和行业发展的引领者。通过与亚马逊云科技合作,借助机器学习能力创新,建成了基于机器学习和大数据分析的智能供热平台,帮助我们从传统供热向产业智能化方向转型,在满足用户需求的同时实现节能减排,建立绿色能源生态系统。未来,希望我们能借助先进的云技术持续创新,推动国内热力行业的数字化、智能化转型。”

  为进一步加速人工智能/机器学习的普惠,亚马逊云科技构建了强大的合作伙伴网络,通过合作伙伴网络成员构建行业机器学习模型,帮忙更多客户解决行业算法模型构建难题并落地行业解决方案。上海音智达信息技术有限公司是亚马逊云科技合作伙伴网络成员之一,提供围绕人工智能和大数据技术的预测性分析及商务智能解决方案的技术专家服务,帮助客户实现数字化转型。上海音智达信息技术有限公司CEO孙晓臻表示,“我们为亚洲地区数以百计的跨国企业及本土客户提供数据服务,拥有丰富的数据分析与业务实施经验,在生命科学、快消品、汽车、零售、电子消费产品、金融、保险、以及运输行业拥有众多实践和成功案例。但是,我们在机器学习方面的算法和人才储备远远不能够满足客户需求。亚马逊云科技丰富的机器学习服务大幅提升了音智达的技术开发和服务能力,助力我们打造了覆盖不同行业和场景的解决方案,实现了业务发展和持续创新。”

  如今,各种规模、各种类型的企业和机构,都在积极探索人工智能和机器学习技术的应用并希望能尽快发挥实际效应。为满足不同客户的创新需求,亚马逊凭借在人工智能/机器学习领域20多年深厚的技术积累,提供了广泛而深入的、并且不断迭代创新的机器学习服务组合。

  无需具备机器学习专业知识,即可通过AmazonPersonalize构建个性化推荐系统

  在人工智能服务层面,针对没有机器学习专业知识和能力的客户,亚马逊云科技提供开箱即用的人工智能服务。AmazonPersonalize,一项用于构建个性化推荐系统的完全托管型机器学习服务,已在北京区域上线。开发人员无需具备机器学习专业知识,即可通过该服务训练、调整和部署自己定制的机器学习模型,构建个性化推荐系统,可用于产品推荐、个性化营销、个性化搜索和定制化直销等广泛的个性化推荐场景。

  作为亚马逊云科技机器学习服务层面的核心产品,AmazonSageMaker是业界首个面向机器学习开发者的集成开发环境,它消除机器学习过程中的繁重工作,使客户能专注于自身的业务和应用创新,在提高客户工作效率的同时还大幅降低机器学习的总体拥有成本。

  顾凡表示,根据过去一年的经验,亚马逊云科技针对企业应用机器学习提出四点建议。一是企业要找到一个适合机器学习的场景作为切入点。先突破创新业务,再改造核心业务;二是避免重复造轮子,利用平台能力。让数据科学家,开发人员专注于的自己的应用和业务创新;三是拒绝闭门造车,数据科学家要业务化,学习业务;四是跟真心诚意赋能的厂商合作,牢牢把握住你对数据和算法模型的所有权。目前,2020去年12月在亚马逊云赢咖4科技全球大会re:Invent2020上刚刚亮相的七项AmazonSageMaker新功能,近期已经在北京区域和宁夏区域落地。

  1.AmazonSageMakerDataWranger,简化机器学习的数据准备工作。通过该功能,客户可以将各种数据存储中的数据一键导入。AmazonSageMakerDataWrangler内置了300多个数据转换器,让客户无需编写任何代码,就可以对机器学习用到的特征进行规范化、转换和组合。

  2.AmazonSageMakerFeatureStore,一个完全托管且专门构建的特征存储库,用于存储、更新、检索和共享机器学习特征。客户可以在其中存储和访问特征,以便更轻松地在各个团队中对其进行命名、共享和重复使用。

  3.AmazonSageMakerPipelines是业界首个针对机器学习专门构建、易于使用的持续集成和持续交付服务,通过编排和自动化提高机器学习工作的效率。借助该服务,用户可以大规模地创建、自动化和管理端到端机器学习工作流。

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