AWS SageMaker正在通过提供一个全面的，基于云的平台来改变组织学习的方式，该平台标准化了整个工作流程，从数据准备到模型部署。这种创新的工具使用户可以专注于构建强大的机器学习模型，而不会陷入基础架构管理的复杂性。 AWS Sagemaker凭借其广泛的功能旨在提高生产率和性能，因此迅速成为数据科学家和开发人员的重要资产。
什么是AWS Sagemaker？
AWS SageMaker是Amazon Web服务的全面管理服务，使开发人员和数据科学家能够大规模构建，训练和部署机器学习模型。它通过集成工具，优化的工作流和可扩展的基础架构简化了机器学习过程，从而有效地处理了重型数据负载和复杂算法。
AWS SageMaker的主要功能和好处
AWS SageMaker提供了各种功能，可增强机器学习体验：
- 基于Web的IDE： 其综合开发环境支持合作努力，并加速ML项目开发。
- 简化的培训过程： SageMaker中的托管基础架构简化了ML模型的训练，从而更快地实验了。
- 自动化超参数调整： SageMaker自动调整超参数的调整，有效地驱动模型优化。
- 部署的可能性： 用户可以使用针对不同操作需求量身定制的一系列选项来无缝部署机器学习模型。
- 监视和管理工具： 内置工具允许对模型进行持续的监督，从而确保它们在整个生命周期中按预期运行。
- 人类在环境能力： Sagemaker在模型培训期间促进了人类审阅者的反馈整合，从而提高了整体绩效。
- 数据安全： 广泛的安全措施可以保护数据免受未经授权的访问，同时保持法规合规性。
AWS SageMaker的组件
AWS SageMaker的功能通过旨在迎合机器学习的特定方面的各种组件加强了：
Sagemaker Studio
Sagemaker Studio是统一的界面，可以通过笔记本和协作工具等功能来提高工作流的生产率，从而使团队可以有效合作。
萨格人地面真相
该组件着重于自动化数据标记过程，这为培训准确的模型提供了必不可少的高质量数据集。
萨格人数据牧马人
它为数据探索和功能工程提供了视觉接口，在培训开始之前简化了数据的准备。
sagemaker实验
Sagemaker实验使用户可以管理和跟踪其机器学习实验，确保结果可重现并易于访问。
Sagemaker Autopilot
该工具通过AUTOML简化了分类和回归模型的创建，帮助用户在不牺牲准确性的情况下自动化开发过程。
Sagemaker调试器
调试器在培训阶段提供实时指标监视，从而可以进行快速调整和性能优化。
Sagemaker模型监视器
此功能不断监督部署模型的性能，确保它们在处理新数据时保持运行标准。
萨格人Neo
Sagemaker NEO优化了模型，以更快地执行和减少内存消耗，使其适合在各种环境中部署。
萨格人澄清
该组件解决了数据集中的偏差检测，促进了机器学习实践中的道德标准以确保公平。
Sagemaker Edge Manager
SageMaker Edge Manager促进了在Edge设备上的管理和部署，从而将机器学习的功能扩展到了云之外。
示例用例：仓库中的保护性磨损检测
AWS SageMaker的一种实际应用是自动检测仓库中的防护服，这在确保工人安全方面起着至关重要的作用。
数据准备
这涉及对机器学习任务的图像和视频的注释。诸如SageMaker地面真相之类的工具简化了标签过程，这对于培训有效模型至关重要。
模型开发和培训
通过利用SageMaker的协作编码环境，团队可以在整个培训工作流程中利用平台的资源有效地开发模型。
模型部署
一旦训练了型号，萨格人就提供了将它们部署到边缘设备的最佳实践。利用SageMaker NEO和Edge Manager确保优化性能和与其他AWS服务的无缝集成。
定价
AWS SageMaker的定价结构旨在适应各种使用水平。它包括新移民的免费层选项和按需定价机制，以更广泛的使用。此外，探索储蓄计划为那些希望根据他们的需求承诺长期使用的人提供了一种具有成本效益的方法。
