近日，AWS表示，其Amazon SageMaker機器學(xué)習(xí)服務(wù)兩個云實例ml.p2和ml.p3 GPU成本大幅降低，高達18%。

Amazon SageMaker是AWS針對機器學(xué)習(xí)全棧技術(shù)平臺，滿足企業(yè)在云中進行機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用的構(gòu)建和模型訓(xùn)練，該服務(wù)在2017年推出，并與今年在中國市場正式上線，是目前市場上最佳的全棧機器學(xué)習(xí)云服務(wù)。

AWS表示，用戶在Amazon SageMaker三年內(nèi)的總擁有成本（TCO）與其他選擇相比要低54%以上，開發(fā)人員的生產(chǎn)率最高可以提高10倍。

究其原因，Amazon SageMaker作為全棧的機器學(xué)習(xí)平臺，管理著機器學(xué)習(xí)通常需要的所有訓(xùn)練模型和預(yù)測服務(wù)的基礎(chǔ)架構(gòu)，讓企業(yè)可以專注于研究和解決當(dāng)前的機器學(xué)習(xí)問題。

AWS強調(diào)，研究表明Amazon SageMaker已經(jīng)降低了構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型的成本，因為SageMaker提供了對最流行的機器學(xué)習(xí)庫的高度優(yōu)化版本的訪問權(quán)限，以及對CPU和GPU的選擇，方便用戶可以為其特定項目選擇最有效的云實例選項。

相信很快中國用戶將能夠以更低的成本使用Amazon SageMaker。
責(zé)編AJX