在國(guó)內(nèi)外云計(jì)算市場(chǎng)，亞馬遜云服務(wù)（AWS）無(wú)疑是最強(qiáng)王者，而隨著云計(jì)算的不斷成熟，以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的腳步加快，以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的許多人工智能技術(shù)也迎來(lái)的新的風(fēng)口。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，當(dāng)前40%的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目都會(huì)運(yùn)用人工智能。

AWS宣布在AWS中國(guó)（寧夏）和（北京）區(qū)域正式上線一件人工智能利器——Amazon SageMaker。Amazon SageMaker 是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，可以幫助開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 模型。這意味著AWS在中國(guó)地區(qū)的發(fā)布節(jié)奏已經(jīng)加快，也顯示了對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的重視。

“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是云計(jì)算中非常重要的應(yīng)用。它跟數(shù)據(jù)在一起，會(huì)成為下一階段企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心推進(jìn)點(diǎn)?！盇WS首席云計(jì)算企業(yè)戰(zhàn)略顧問(wèn)張俠博士表示。

機(jī)器學(xué)習(xí)迎來(lái)黃金發(fā)展期，AWS有何布局？

當(dāng)前，全球各地的公司，從初創(chuàng)公司到大型企業(yè)，部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序幾乎是普遍的重中之重?！皵?shù)以萬(wàn)計(jì)的公司， 幾乎涉及每一個(gè)行業(yè)和細(xì)分市場(chǎng)，開(kāi)始將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于其工作負(fù)載，從數(shù)據(jù)中獲得更多價(jià)值，獲得洞察，提升業(yè)務(wù)。我們正在開(kāi)啟機(jī)器學(xué)習(xí)的黃金時(shí)代，以前阻礙機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用的許多限制開(kāi)始消失。”在張俠看來(lái)，幾乎所有行業(yè)都在機(jī)器學(xué)習(xí)的影響范圍之內(nèi)，而且許多風(fēng)口正在匯集在一起，使得部署機(jī)器學(xué)習(xí)變得前所未有的簡(jiǎn)單。

值得一提的是，亞馬遜是探索和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的佼佼者。20多年來(lái)，它在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面進(jìn)行了大量的投入，在線零售的個(gè)性化產(chǎn)品推薦、運(yùn)營(yíng)中心機(jī)器人、無(wú)人機(jī)送貨、Amazon Alexa語(yǔ)音助理、Amazon GO無(wú)人值守超市譽(yù)滿全球，這些都依靠人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的支持。

在AWS交付了廣泛而深入的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)后，亞馬遜率先使用這些服務(wù)并且提供反饋意見(jiàn)。這些意見(jiàn)加上AWS其它機(jī)器學(xué)習(xí)客戶的反饋意見(jiàn)，推動(dòng)著AWS不斷創(chuàng)新，促使AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)組合日益強(qiáng)大，日益受客戶歡迎。

同時(shí)，AWS在計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析等方面廣博深厚的能力，它們優(yōu)異的安全性、可靠性、可擴(kuò)展性和成本效率都可以支撐AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。張俠介紹，AWS提供的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案是一個(gè)包括三層的服務(wù)堆棧。如下圖所示，Amazon SageMaker是其中間層。在這一層，主要通過(guò)Amazon SageMaker這一完全托管的服務(wù)，完全消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的繁重工作，讓開(kāi)發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。

此外，AWS也根據(jù)不同類型客戶的需求，提供了全面的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

在三層服務(wù)堆棧的底層，為想要自己構(gòu)建算法或開(kāi)發(fā)新框架的客戶提供靈活選擇，客戶可以選擇使用TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod 和 Keras等機(jī)器學(xué)習(xí)框架。在這一層，AWS 專注于性能、靈活性，降低成本，以便任何用戶都可以使用最新的基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)多種框架進(jìn)行試驗(yàn)。

在三層服務(wù)堆棧的頂層，AWS提供了訓(xùn)練好的人工智能服務(wù)，這些服務(wù)主要解決與人類認(rèn)知相關(guān)的典型問(wèn)題。例如，計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的服務(wù)，可以識(shí)別圖像或視頻中的對(duì)象、人員、文本、場(chǎng)景、活動(dòng)和不安全或不適宜的內(nèi)容?？蛻艨梢灾苯釉谄鋺?yīng)用中調(diào)用AWS提供的這些人工智能服務(wù)，而無(wú)需關(guān)注服務(wù)背后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

在三層服務(wù)堆棧的中層就是Amazon SageMaker，也是最重要的一層。對(duì)一些有技術(shù)背景的企業(yè)專業(yè)客戶，可以利用Amazon SageMaker為企業(yè)找到這些人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)所帶來(lái)的一些創(chuàng)新點(diǎn)、突破點(diǎn)，推出新產(chǎn)品、新服務(wù)的點(diǎn)，使得企業(yè)能夠自己全方位的把握這些機(jī)器學(xué)習(xí)的工具、手段、方法，而為自己所用。

化繁為簡(jiǎn)，Amazon SageMaker讓機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有門檻

眾所周知，機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)施是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作，涉及大量試錯(cuò)，并且需要專業(yè)技能。由于沒(méi)有集成化的工具用于整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)方式是復(fù)雜、繁復(fù)和昂貴的。

張俠表示，制約人工智能廣泛應(yīng)用的因素有三個(gè)方面：一是掌握人工智能專業(yè)知識(shí)的人才不足；二是構(gòu)建和擴(kuò)展人工智能的技術(shù)產(chǎn)品有難度；三是在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中部署人工智能應(yīng)用費(fèi)時(shí)且成本高。最終導(dǎo)致缺乏低成本、易使用、可擴(kuò)展的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)。

而Amazon SageMaker的出現(xiàn)，正是為了幫助企業(yè)解決這些挑戰(zhàn)。Amazon SageMaker是一個(gè)工具集，提供了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的所有組件，貫穿整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程，從而以更少的努力、更低的成本、更快地將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)。Amazon SageMaker 完全消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的繁重工作，讓開(kāi)發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。

Amazon SageMaker通過(guò)預(yù)置的Notebook、針對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)集優(yōu)化的常用算法，以及自動(dòng)模型調(diào)優(yōu)，Amazon SageMaker大大降低了模型構(gòu)建和訓(xùn)練的難度。并且，Amazon SageMaker顯著簡(jiǎn)化和加快了模型訓(xùn)練過(guò)程，可以通過(guò)自動(dòng)提供和管理基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)訓(xùn)練模型和運(yùn)行推理。同時(shí)，AWS 最近宣布了多項(xiàng)重要功能和高級(jí)特性，讓客戶能夠更輕松地構(gòu)建、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

Amazon SageMaker提供了強(qiáng)大的功能，如彈性筆記本、實(shí)驗(yàn)管理、自動(dòng)模型創(chuàng)建、調(diào)試與分析，以及模型概念漂移檢測(cè)，等等。這些功能封裝在首個(gè)面向機(jī)器學(xué)習(xí)的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境Amazon SageMaker Studio中。集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 （IDE） 當(dāng)前是IT界一個(gè)重要的概念。同時(shí)，AWS還在不斷地為它增加新功能，僅僅在2019年就增加了50多個(gè)新功能。Amazon SageMaker不僅功能非常強(qiáng)大，而且易于使用。

備受中國(guó)客戶及合作伙伴期待

當(dāng)前，全球使用AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的客戶數(shù)以萬(wàn)計(jì)，其中也有不少中國(guó)客戶。例如大宇無(wú)限、虎牙、嘉誼互娛、華來(lái)科技等，他們都選擇Amazon SageMaker大規(guī)模構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

大宇無(wú)限是一家移動(dòng)app開(kāi)發(fā)的初創(chuàng)企業(yè)，主要為中東、東南亞和拉丁美洲等新興市場(chǎng)提供移動(dòng)短視頻服務(wù)。此前，在大宇無(wú)限的產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的個(gè)性化在線推薦，對(duì)其開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的整個(gè)流程極為復(fù)雜，需要大量的開(kāi)發(fā)人員耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間才有可能完成。

“Amazon SageMaker的出現(xiàn)，幫助大宇無(wú)限實(shí)現(xiàn)了從0到1的突破。不僅及大地簡(jiǎn)化了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)建、訓(xùn)練和部署的流程，而且SageMaker的很多算法已經(jīng)深度優(yōu)化。對(duì)大宇無(wú)限來(lái)說(shuō)，可以直接做好訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，然后調(diào)用接口、設(shè)置參數(shù)，幾個(gè)命令就可以直接部署上線。”大宇無(wú)限機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)總監(jiān)蘇映濱表示，現(xiàn)在僅用了三個(gè)月的時(shí)間就從零完成了整個(gè)系統(tǒng)的建設(shè)并承受了實(shí)際用戶訪問(wèn)的壓力。

AWS合作伙伴網(wǎng)絡(luò) （APN） 成員也對(duì)Amazon SageMaker在中國(guó)區(qū)域上線表示歡迎。伊克羅德是AWS的核心級(jí)咨詢合作伙伴，也是一家云原生的云咨詢服務(wù)公司，通過(guò)AWS跟第三方的機(jī)構(gòu)認(rèn)可的云托管服務(wù)商，其基于AWS的解決方案極大地減少了用戶的開(kāi)發(fā)時(shí)間與運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。

“對(duì)我們來(lái)說(shuō)，SageMaker是一個(gè)兼具效能和效力以及成本優(yōu)化的人工智能的平臺(tái)。” 伊克羅德產(chǎn)品經(jīng)理陳昶佑表示，Amazon SageMaker是伊克羅德整個(gè)平臺(tái)的基礎(chǔ)。尤其是對(duì)于有AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)的公司來(lái)說(shuō)，它更像是簡(jiǎn)便的人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)，高效能的算法不僅幫助我們?nèi)ス?jié)省我們的開(kāi)發(fā)時(shí)間，也節(jié)省了成本。同時(shí)，我們也能透過(guò)高效能的算法去幫助客戶建立讓客戶非常具有信心的解決方案。

陳昶佑強(qiáng)調(diào)，通過(guò)SageMaker，伊克羅德可以更有效率的加速客戶商業(yè)創(chuàng)新的進(jìn)程，為客戶提供AI技術(shù)上的專業(yè)支持，幫客戶量身打造真正屬于他的專屬的AI的運(yùn)用，加速場(chǎng)景的落地。

作為全球云計(jì)算的開(kāi)創(chuàng)者和引領(lǐng)者，AWS借助云計(jì)算的東風(fēng)站上了機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)口，與此同時(shí)，又借助云計(jì)算，正在推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)這一風(fēng)口。張俠預(yù)測(cè)，隨著AWS機(jī)器學(xué)習(xí)一系列主要工具在中國(guó)落地，包括互聯(lián)網(wǎng)公司、醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)以及傳統(tǒng)制造企業(yè)均可以受益，并推動(dòng)更多企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
責(zé)任編輯：tzh