亚马逊 SageMaker 是当今可用的最强大的机器学习平台之一。它由 AWS 设计，可帮助开发人员和数据科学家构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。平台中集成了多种工具和服务，从而简化了机器学习过程。
在这篇亚马逊SageMaker评论中，我们将探讨亚马逊SageMaker的功能、优势和挑战。
关键要点
- Amazon SageMaker 是一项完全托管的机器学习服务，可简化机器学习模型的构建、训练和部署。它既适合初学者，也适合专家，涵盖机器学习生命周期的每个阶段。
- SageMaker Studio 提供一体化开发环境，使用户能够从一个界面处理数据准备、培训和部署，从而提高协作和生产力。
- 可扩展性是一项关键优势，它允许 SageMaker 自动调整大型数据集和复杂模型的资源，无需手动管理基础架构。
- 具有成本效益的定价以及即用即付和竞价型实例等选项可通过优化大型项目的云资源使用来帮助企业减少开支。
- 对 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等流行框架的支持确保了灵活性，使开发人员能够使用熟悉的工具和自定义算法来完成机器学习任务。
- 端到端机器学习生命周期管理涵盖从数据准备到模型部署的所有内容，在整个开发过程中提供无缝的集成体验。
- SageMaker Autopilot 可自动调整模型，帮助团队无需深入的机器学习专业知识即可快速优化模型，从而缩短部署时间。
- SageMaker Ground Truth 将手动和自动数据标记相结合，生成准确、高质量的训练数据集，从而提高监督学习模型的性能。
什么是亚马逊 SageMaker？
那么什么是 AWS SageMaker？亚马逊 SageMaker 是一项完全托管的服务，允许您构建、训练和部署任何规模的 SageMaker 模型。它由 AWS 开发，可帮助开发人员和数据科学家避开 ML 的常见挑战，例如设置基础设施、管理数据和调整模型。
SageMaker 通过提供一系列集成工具来简化流程，从而消除了与机器学习开发相关的繁重工作。作为更广泛的 AWS 机器学习服务套件的一部分，它为流行的框架提供广泛的支持，以满足各种技能水平——从尝试机器学习的初学者到从事大型项目的高级用户。
要建造 AI 模型，SageMaker 将数据准备、模型训练和部署全部集成到一个地方，为开发人员提供了无缝体验。
亚马逊 SageMaker 的关键组件
亚马逊 SageMaker 包含支持机器学习管道不同阶段的功能。以下是一些最重要的组件，这些组件使其成为许多开发人员的首选平台。
SageMaker 工作室
SageMaker Studio 是一个为机器学习开发量身定制的集成开发环境 (IDE)。这种统一的环境允许用户从一个界面构建、训练、调试和部署模型。SageMaker Studio 为不同的 ML 任务提供了一键式设置，使您可以更轻松地在模型的整个生命周期中对其进行管理。
Studio 支持不同的工具，例如 机器学习模型、数据处理和模型调整，与手动设置环境相比，这可以节省时间。
SageMaker 笔记本电脑
SageMaker 笔记本电脑为用户编写、测试和执行机器学习代码提供了协作空间。它们基于 Jupyter 笔记本电脑，提供自定义选项，并预先配置了必要的 ML 库。这使得无需处理复杂设置即可更轻松地开始开发模型。
用户可以在团队中轻松创建、共享和部署他们的代码。SageMaker 笔记本电脑还集成了版本控制，使协作更加简化。
SageMaker 实验
跟踪多个 ML 实验可能具有挑战性，尤其是在处理大型数据集和各种超参数时。SageMaker 实验使用户能够跟踪机器学习实验、管理关联数据并比较不同运行的结果，从而帮助解决这个问题。实验可捕获机器学习模型中的所有变体，包括训练数据、参数和代码版本，确保您可以在需要时重现任何实验。
SageMaker 自动驾驶仪
如果你更喜欢不费吹灰之力的方法，SageMaker Autopilot 是一款用于构建、训练和调整模型的自动工具。Autopilot 获取您的数据、运行实验并生成各种模型，从而优化过程中的超参数。
通过自动执行这些任务，Autopilot 有助于加快模型开发，同时仍能提供高性能结果。此功能对于那些在机器学习方面可能没有深入的专业知识但需要可靠的应用程序模型的人特别有用。
SageMaker 真实情况
Ground Truth 简化了带标签数据集的创建，这些数据集对于训练监督式机器学习模型至关重要。Ground Truth 结合使用人工贴标机和自动标签来确保准确性和效率。和 数据收集 而且标签是机器学习中最耗时的部分之一，Ground Truth 可自动执行大部分流程，在更短的时间内提供高质量的数据集。
亚马逊 SageMaker 是如何运作的？
Amazon SageMaker 工作流程可以分为几个步骤，这些步骤对应于机器学习管道的不同阶段。
数据准备
在构建 ML 模型之前，您需要准备数据。SageMaker 允许用户通过与 S3 等 AWS 数据服务集成，轻松导入、清理和准备数据集。AWS 如何使用 AI/ML 来帮助提高客户安全？通过将高级算法整合到其数据准备工具中，SageMaker 可确保您的数据集为有效的训练做好准备。
模型建造
数据准备就绪后，用户可以开始构建模型。SageMaker 支持各种各样的机器学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost。用户可以选择预建算法，也可以使用 SageMaker 的环境构建自定义模型，其中包括为每个框架预先配置的容器。
模型调整
超参数调整是提高模型精度的关键步骤。 SageMaker 提供自动超参数优化，可通过多次迭代为您的模型找到最佳参数。此步骤可确保您的模型处于最佳状态，从而获得更好的结果。
模型部署
对模型进行训练和优化后，SageMaker 将简化部署过程。您可以在托管的 SageMaker 实例上部署模型，也可以将其推送到边缘设备进行实时推理。SageMaker 还支持 A/B 测试，使用户能够在完全部署之前比较生产中的模型。
亚马逊 SageMaker 的优点
Amazon SageMaker 具有一系列优势，使其成为企业构建、准备和部署机器学习模型的最佳选择之一。
可扩展性
SageMaker 的主要优势之一是它能够扩展机器学习模型，而无需担心基础架构。无论您需要在大型数据集上训练还是在多个端点上部署模型，SageMaker 都会自动扩展，处理幕后的复杂性。
成本效率
SageMaker 的定价模型基于即用即付结构，确保您只为使用的资源付费。它还提供 SageMaker 竞价型实例，允许用户以较低的价格使用未使用的 AWS 容量来节省成本。对于预算有限的人来说，这使得 SageMaker 成为机器学习项目的经济实惠的选择。
端到端机器学习生命周期
SageMaker 涵盖了机器学习管道的每个部分，从 数据收集 进行部署。这种端到端生命周期支持简化了流程，使团队能够专注于改善模型性能，而不是管理基础设施或在不同的工具之间切换。
亚马逊 SageMaker 的缺点
尽管SageMaker具有许多优点，但它也有一些局限性。
局限性和权衡取舍
SageMaker的主要缺点之一是学习曲线。新用户，尤其是那些不熟悉 AWS 或机器学习概念的用户，可能会发现入门很困难。此外，SageMaker 将用户锁定在 AWS 生态系统中，这对于那些喜欢开源工具或计划将来迁移到其他平台的人来说可能会遇到问题。
优点
可扩展的基础架构
陡峭的学习曲线
使用竞价型实例实现成本效益
缺点
AWS 供应商锁定
端到端 ML 生命周期支持
有限的自定义选项
最后的想法
Amazon SageMaker 是机器学习模型构建过程中的强大工具，具有一系列旨在简化开发过程的功能。它的可扩展性、成本效益和端到端支持使其成为希望实现机器学习模型的各种规模企业的绝佳选择。
常见问题解答
AWS 中的 SageMaker 免费吗？
SageMaker提供免费套餐，允许您尝试基本功能，但全面的项目将根据使用情况产生费用。
SageMaker 是开源的吗？
尽管SageMaker支持TensorFlow和PyTorch等开源框架，但该平台本身不是开源的，并且与AWS服务紧密集成。
亚马逊 SageMaker 易于使用吗？
这取决于你的经验水平。经验丰富的 AWS 用户会发现它更易于浏览，而新手可能会面临学习曲线。
SageMaker 使用 S3 吗？
是的，SageMaker 与 AWS S3 集成，可在模型构建过程中存储和检索数据集。
