2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
作者 | 赵钰莹，郑思宇 如今，有越来越多的企业将机器学习引入到不同的流程中，对机器学习模型的期待也越来越高。与这种期待相反的是，我们对机器学习治理的关注度显然不够，还没有找到好的方式让整个流程运转地更加流畅、透明度更高，甚至连最佳实践可能的样子都十分模糊。在刚刚结束的 2022 re:Invent 大会上，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士针对 Amazon SageMaker 发布的一系列更新，扩大了机器学习在模型生命周期中的治理规模，让模型开发初步告别
众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。
作者 | Vishnu Prathish 译者 | 王强 策划 | 冬梅 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。 在所有 ML 产品的中心锚定一个 IDE 是一个明智的举动——只要你的相关服务正确地填补了关键运维层面的空白。如果一切顺利，亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机
亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。
AI 圈里很多人都听说过开源 AI 作画扩散模型 Stable Diffusion，见识过 AI 图片横扫朋友圈。最近大模型兴起除了造梗图之外，应用前景也在逐渐清晰，AIGC（人工智能生成内容）成为了众多科技公司正在尝试的领域。
例如Meta家的Llama 2 70B、Antropic家的Claude 2.1等等：
近期，AI领域不断涌现出重大的变革和创新，其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现，更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业，对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式，这已成为行业的共识。因此，了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。 为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中，我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动，希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
亚马逊宣布推出一款由AWS设计的芯片Inferentia，专门用于部署带有GPU的大型AI模型，该芯片预计于明年推出。
这大概就是为什么亚马逊开发了AutoGluon，这是一个开放源代码库，旨在使开发人员仅用几行代码即可编写AI嵌入的应用程序。它已经在GitHub上公开发布。
十多年来，得益于GPU等硬件性能的提升，大规模、高度复杂的深度学习应用成为了可能。但对于普通开发者来说，上手深度学习并不总是一件容易的事。 开发者或许会烦恼于构建、训练模型，部署模型和超参调优等繁琐步骤，或许还会受到算力条件的限制，诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。 在这样的背景下，Amazon SageMaker应运而生，为万千开发者们带来了便捷。Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务，覆盖深度学习全流程的工作体验，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署AI模型，大幅度消除
现在AI最火的方向是什么？那必须是AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）。
Ambarella公司总部位于加州圣克拉拉，以芯片闻名。近日，它宣布了一个新的机器人平台，该平台基于其用于人工智能处理的CVflow架构。此外，它还与亚马逊网络服务签署了一项协议，以简化用其芯片设计产品的过程，有助于训练机器学习模型。
编辑：闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招：刚刚，Jeff Dean连发十条Twitter，介绍最新发布的测试版Cloud TPU，目前在美国地区开放，每小时6.5美元。谷歌表示，一个Clou
作者 ｜刘燕 不知不觉， re:Invent 已经走过了 11 个年头。11 月 28 日，一年一度的 re:Invent 2022 全球大会开幕。 这是自 2019 年疫情以来的首次现场活动，因此也格外有意义。据悉，re:Invent 2022 吸引了约 50000 人现场参加，与疫情前的水平相当。而线上参加的人数超过 300000 人。 这场为期五天的云计算盛会又给大家带来了很多新的惊喜。 重要发布综述 在 re:Invent 2022 上，亚马逊云科技推出了广泛的新应用程序和产品增强功能，旨在优
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
千百年来，当洪水、龙卷风和野火等自然灾害发生时，往往会造成难以预期的损失。而伴随云计算、大数据、AI等新兴技术的协同发力，这些灾害的破坏性更有可能得到控制，甚至在萌芽之初就被扼杀在摇篮里。
机器之心原创 作者：吴昕 「互联网 + 消费者」模式所创造的价值已经充分释放并趋于平缓，亚马逊希望从机器学习即服务市场（MLaaS）中受益，该市场正依靠基于云技术的日渐增长。 根据 Mordor Intelligence 的一份报告，预计全球 MLaaS 市场在 2020 年至 2025 年之间的复合年增长率为 43％，到 2025 年将达到 84.8 亿美元。 新服务以工业和制造业客户为中心，有望帮助 AWS 在其中获得强大的吸引力。亚马逊在将其零售业务中的技术应用于其它行业方面将更加积极，不过
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
Root 假装发自 拉斯维加斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习现在已经在多个领域爆发出惊人的能量，企业通过获取有效的用户数据，可以高效锁定用户的需求，针对性地提供服务，营收利润的拉升效果立竿见影。 但对于大多数急着上车的企业来说，自身业务结合人工智能技术最难的地方在于，没有办法迅速找到资深的AI专家来分析业务链，并搭建相应的机器学习模型解决核心问题，提升生产或者服务环节的效率。 亚马逊敏锐地捕捉到了这个痛点，在今天的创新大会AWS Re:INVENT上，亚马逊云服务AWS的CEO，Andy
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】AIGC火爆出圈，搅动了全球市场。有机构预测，2030年的市场规模将达到1100亿美元。而反应快的玩家，已经在布局这个赛道了。 整个2022年，AIGC火成了现象级的词汇。 到了今年，更是有人靠着AIGC拿到了百万年薪。 除此之外，小扎在自家平台上官宣，Meta将组建顶级AI团队，All in AIGC。 马斯克那边也传出消息，据说正忙着DeepMind挖一位叫Igor Babuschkin的大佬，成立AI实验室，开发ChatGPT的
机器学习现在被成千上万的企业所使用。它的无处不在有助于推动越来越难以预测的创新，并为企业的产品和服务构建智能体验。虽然机器学习随处可见，但它在实际实施时也带来了许多挑战。其中一个挑战是能够快速、可靠地从开发机器学习模型的实验阶段过渡到生产阶段，在生产阶段可以为模型提供服务，从而为业务带来价值。
但受限于当时算法的性能和效率，画出来的内容还不够完整，只是在AI研究者内部小范围被津津乐道。
来源：ScienceAI 本文约1600字，建议阅读9分钟 近年来，在多种因素的推动下，机器学习 (ML) 经历了快速转型和采用。 关于人工智能（AI）和 ML 为什么会不断发展，有很多观点。麦肯锡最近的一份报告将 ML 的工业化和应用 AI 确定为今年的主要趋势之一。在本周 AWS re:Invent 大会的一次会议上，亚马逊（AWS）人工智能和机器学习副总裁兼总经理 Bratin 概述了这家云巨头看到的六大关键趋势，这些趋势有助于推动 2022 年及以后的创新和采用。 AWS 声称其 AI/ML 服
近日，亚马逊云科技大数据与机器学习媒体沟通会在京举办，会上亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示企业应在云中打造统一的数据基础底座，实现大数据和机器学习的双剑合璧，为企业发展提供新动力。
如果你不是极客，这款相机可能不太适合你，但如果你也想自己搞出一款AI摄像机，这款DeepLens可能会让你欢喜。
Innovate 2021亚马逊云科技 AI 在线大会即将在 4 月 22 日举办。届时，亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡，以及亚马逊云科技全球人工智能技术副总裁、杰出科学家Alex Smola将联袂为您献上精彩的主题演讲。大会开设六大分会场，可谓是别开生面的一场AI在线大会。
6 月 26 日，亚马逊云科技 Community Day 在上海举办。亚马逊云科技首席开发者布道师、资深数据科学家、资深应用科学家以及亚马逊云科技 Machine Learning Hero 悉数到场，针对 AI 开源的技术趋势及落地实践项目进行分享和讨论。 1王宇博：亚马逊在开源机器学习领域的贡献和实践 开源的概念源于上世纪 80 年代，近年来，随着机器学习和云计算的不断发展，开源逐渐成为众多开发者谈论的核心，其重要性显著提升。目前，前五大开源贡献者中，四家是云计算厂商，前十大开源贡献商中，七家是云计算
过去大半年里，很多人对大模型的前景寄予厚望。主流观点认为，每个行业、每款产品都可以通过大模型“重做一遍”。
亚马逊的云计算子公司亚马逊网络服务（AWS）终于为美国开发者推出了DeepLens深度学习相机。
机器之心报道 编辑：小舟 机器学习面试宝典，有这一本就够了。 在机器学习和数据科学岗位的面试中，机器学习领域的概念是经常考察的内容。一位近期经过 27 次 AI 领域面试（包括 Google 等大型公司和一些初创公司）的开发者根据自己的面试实战经验撰写了一份机器学习资料。 这份资料适用于机器学习初学者，包含机器学习中经典常用的基础概念。值得一提的是，每个章节的末尾还附带教程和练习题，帮助读者进一步掌握书中讲解的概念知识。 下载地址：https://www.confetti.ai/assets/ml-pri
今天，我们要讲的是人工智能和机器学习，以及亚马逊 SageMaker 等产品如何改变数据科学家的工作方式。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 谷歌机器人团队等在机器人领域构建了一个多任务 transformer 模型，显著改进了对新任务、环境和对象的零样本泛化。 我们知道，机器学习（ML）多个子领域（如 NLP 和 CV）的最新重大进展通过一种共享的通用方法实现，该方法充分利用大规模、多样化数据集以及有效吸收所有数据的表达模型。尽管已经有各种尝试将这种方法应用于机器人技术，但机器人还没能利用到高性能模型。 构成挑战的因素有几个。首先缺乏大规模和多样化机器人数据，这限制了模型吸收广泛机器人经验的能力。数据收集对于机器
不知人们是否了解AWS云服务，但很确定到目前为止，每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品，如弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。但是，亚马逊公司还提供100多种可用的云服务，可能很多人还不知晓。 来自调研机构Synergy Research Group的最新调查数据显示，2017年第四季度，基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和托管私有云的支出增长了46%，亚马逊公司为此投入大部分资金。 这个调查报告指出，“AWS公司继续保持其云计算领域的主导地位，其收入超过四个
2017年是机器学习大放异彩的一年，这归功于众多公司广泛而深入地研究和开发更新颖、更高效的工具和框架。这里介绍，有望在2018年大行其道的10种机器学习的工具和框架。 1.亚马逊Sagemaker A
选自arXiv 作者：Adrian de Wynter、Daniel J. Perry 机器之心编译 机器之心编辑部 提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题，但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足。近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。 在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调
为了成功采用人工智能技术，组织的IT团队需要开发一些机器学习技能，并了解如何将这些转化为主要云平台所需的技能。
AWS re：Invent 2017上宣布的一款重大产品就是正式发布的亚马逊Sagemaker，这种新的框架简化了构建机器学习模型并部署到云端的任务。
生成式AI作为当前人工智能的前沿领域，全球多家科技企业都在加大生成式AI的研发投入力度。
机器之心报道 编辑：张倩、袁铭怿 Dramatron似乎在一定程度上克服了AI大模型写长剧本前后不连贯的问题。 你是否有过这种体验：某一天逛街的时候，脑子里突然冒出来一个好玩的故事，但你一时想不到更多的细节，也没有一块完整的时间去把它写出来？ DeepMind 新出的一款剧本写作 AI——Dramatron 或许可以帮到你。 Dramatron 是一个所谓的「联合写作」工具，你给它一句话（log line）描述中心戏剧冲突（比如 James 在有 Sam 鬼魂出没的后院发现了一口井），它就能自动写出标题、
作者 | 张雅文 从最初被质疑仅仅是个广告概念，到如今形成巨大的产业生态，云计算已经高速发展十余年。这十余年间，IT 世界天翻地覆，无数新理念、新技术不断涌现，其变革速度让开发者应接不暇，没有谁敢确信，自己正走在时代的最前沿。 或许也正是因此，re:Invent 作为云计算领域的全球最大规模的会议，每年都能吸引上万名开发者去往拉斯维加斯。今年是 re:Invent 第十年，在过去的十年中，re:Invent 曾无数次预见未来，其部分产品发布堪比权威机构的调研定调，使得这场盛会几乎成为全世界开发者看向未
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 电商鼻祖、零售巨头亚马逊，标签该增加一个了。 从2022 Q1最新财报来看，云计算业务已成了亚马逊主要增长和盈利来源： 一季度营业收入同比增长37%到达184.4亿美元；营业利润同比增长57%为65.2亿美元；利润率35.3%，比上季度的29.8和去年同期30.8%都高出一截。 要知道，全球云计算市场上亚马逊本就是庞然大物，公有云市场占有率38.9%，超过后三名之和。 大体量还高增速，让坊间甚至出现了“增长神话”这样的提法。 △Gartner 2020
从国家层面“十四五”规划为数字化转型高度定调，到各行业内外部刚需推进，数字化转型是千行百业必然发展趋势。
机器之心报道 机器之心编辑部 UC 伯克利大学计算机科学博士胡戎航（Ronghang Hu）的博士论文新鲜出炉，内容涉及视觉与语言推理的结构化模型。 视觉 - 语言任务（如基于图像回答问题或按照自然语言指令在视觉环境中导航）需要对图像和文本两种模态的数据进行联合建模和推理。视觉和语言联合推理方面已经取得了很大进步，但通常使用的是在更大的数据集和更多计算资源帮助下训练的神经方法。 视觉 - 语言任务的解决是否只是堆参数堆数据那么简单？如果不是，如何构建更好的推理模型，既能提高数据效率又具备不错的泛化性能呢？
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。 为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker，机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课，详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理等任务，超过1000名开发者共同参与了学
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件，技术人员可以通过各种设备登录中央存储库，并在远程位置，甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步，简化工作流程。
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