我们将带大家探索如何用 Amazon SageMaker 实现 PyTorch 分布式训练与深度学习全流程的改造。...分布式训练通常被用于深度学习模型训练的两种情况。其一是数据集太大而无法加载并希望在限定时间内得到结果；其二是模型太大，无法加载到一张 GPU 卡上。...它基于单进程多线程的方式实现，所有的调度及数据加载都是通过一个进程进行，其中有一个 master 节点负责从各卡搜集梯度、计算更新参数、再将参数同一发送到各卡。...模型构建与训练 模型的开发是一个非常繁琐的过程，从数据标记到数据预处理、模型训练、模型评估到模型的更新和部署，在每个环节，算法工程师都需要不停进行来回迭代。...2021 年 12 月亚马逊云科技宣布与 Meta 深化合作。为进一步简化模型在生产环境中的部署，亚马逊云科技与 Meta 将持续优化 TorchServe 的功能，从而让深度学习模型更快的投入生产。
构建解决方案包括以下步骤： 将Amazon SageMaker Studio设置为开发环境并安装所需的依赖项。 从 Amazon SageMaker JumpStart 中心部署嵌入模型。...先决条件 在此示例中，LLM需要一个具有 SageMaker 域和适当的亚马逊云科技 Identity and Access Management (IAM) 权限的亚马逊云科技 账户。...使用 SageMaker JumpStart 部署 GPT-J 嵌入模型 本部分为LLM提供部署 SageMaker JumpStart 模型时的两个选项。...成功部署嵌入模型后，SageMaker 将返回模型端点的名称和以下消息： 在 SageMaker Studio 中使用 SageMaker JumpStart 进行部署 要在 Studio 中使用 SageMaker...加载 PDF 后，LLM可以看到它们已转换为包含 11 个元素的列表。 DocumentLLM还可以将对象转换为Node对象，然后再将其发送到索引，而不是直接加载文档。
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。...首先列出的是Sagemaker Search，它使AWS客户能够找到AI模型训练运行独特的组合数据集，算法和参数。它可以从SageMaker控制台访问。...Wood博士写道，“使用Step Functions，你可以自动将数据集发布到Amazon S3，使用SageMaker训练数据的ML模型，并部署模型进行预测，它会监视SageMaker（和Glue）作业...通过几乎完全专注于客户的要求，我们正在通过亚马逊SageMaker在现实世界中使机器学习变得有用和可用方面取得了实际进展，在AI方面，认证，实验和自动化并不总是你能想到的第一件事，但我们的客户告诉我们，...这些功能可以进一步缩短构建，训练和部署模型所需的时间。”
现在，我们来研究一些关键的新服务，从中了解 AWS 在这场游戏中的优势所在。 1 AWS 的现有 MLOps 套件 亚马逊的现有产品完全基于 Sagemaker Studio。...它还允许将一个模型与另一个模型对比，从而允许用户从实验结果表中手动选择最佳模型。 Sagemaker Model tuning 允许你利用云来自动执行超参数优化。...Model monitor 能帮助你跟踪生产中的指标，从而轻松跟踪模型漂移。 2 2021 年有什么新变化？...Sagemaker Pipelines 允许你创建、可视化和管理 ML 工作流。它使你能够创建单独的开发和生产环境并进行跟踪。环境允许你进行工件升级。...它还带有一个模型注册表，可让你跟踪和选择正确的部署模型。 这一管道的一个不太明显的效果是，它还将其他所有用于 ML 的 Sagemaker 服务编织在一起。
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...、部署、安装、调试等无关事情上。...过去五年，亚马逊云科技一直在稳步对 SageMaker 进行迭代升级，让其成为了企业内部被广泛使用的机器学习平台之一。...为了解决上述问题，亚马逊云科技2022 re:Invent 大会上推出了Amazon SageMaker 的三大机器学习治理新功能来简化访问控制，增强端到端机器学习部署的透明度、模型治理和可审计性，分别是...对于在 SageMaker 上训练的模型，Model Cards 可以发现并自动填充细节，例如训练作业、训练数据集、模型工件以及推理环境。
SageMaker上新 SageMaker是亚马逊云科技长期押注的一个项目，它的主要作用便是构建、训练和部署机器学习模型。...Swami在今天的大会中宣布了它的诸多新功能，让客户可以更轻松地去构建、训练和部署生成式AI模型。 首先，便是SageMaker HyperPod功能。...为避免此类情况，SageMaker HyperPod 会在训练期间定期保存AI模型，并提供从最新快照恢复训练的功能。...具体降本增效的成果，亚马逊云科技在现场也有介绍： 这项新功能可以帮助将部署成本降低50%，并将延迟减少20%。 在构建机器学习模型的无代码界面上的SageMaker Canvas也有所更新。...很明显，亚马逊将持续在LLM方面推进最先进的技术。 但对于每个LLM，或许下个月所呈现出来的能力会截然不同，这也就是为什么我们认为给客户提供选择的能力和同时使用多个功能的能力是如此重要的原因之一。
现在，我们来研究一些关键的新服务，从中了解 AWS 在这场游戏中的优势所在。 1 AWS 的现有 MLOps 套件 亚马逊的现有产品完全基于 Sagemaker Studio。...它还允许将一个模型与另一个模型对比，从而允许用户从实验结果表中手动选择最佳模型。 Sagemaker Model tuning 允许你利用云来自动执行超参数优化。...Model monitor 能帮助你跟踪生产中的指标，从而轻松跟踪模型漂移。 2 2021 年有什么新变化？ ...Sagemaker Pipelines 允许你创建、可视化和管理 ML 工作流。它使你能够创建单独的开发和生产环境并进行跟踪。环境允许你进行工件升级。...它还带有一个模型注册表，可让你跟踪和选择正确的部署模型。 这一管道的一个不太明显的效果是，它还将其他所有用于 ML 的 Sagemaker 服务编织在一起。
通过使用机器学习云服务，你可以开始构建第一个工作的模型，只要一小个团队，就可以从机器学习的预测中获得有价值的信息。许多人已经讨论过不同的机器学习的策略。...使用 Amazon ML 进行预测分析 亚马逊的机器学习服务有两个层面：用于预测分析的 Amazon ML 和针对数据科学家设计的 SageMaker。...Amazon SageMaker 以及基于框架的服务 SageMaker（http://suo.im/1I1bvM ） 是一个机器学习环境，通过提供快速建模和部署工具来简化数据科学家的工作。...如果你不想使用这些功能，你也可以添加自己的方法，并通过 SageMaker 利用它的部署功能运行模型。...训练好的模型可以通过 REST API 接口进行部署。 Google 并没有公开预测中使用了哪些算法，也不能让工程师自定义模型。
它允许用户将空间模拟部署到具有许多数据点的模型系统，例如城市的交通模式、场地中的人群流动或工厂车间的布局中。...异步计算架构的世界 亚马逊副总裁兼 CTO Werner Vogels 在主题演讲中强调了异步的概念。“这个世界上绝对没有什么是同步的，”他说，“如果是这样，我们真的不会喜欢它。”...“当我想到异步时，”他说，“就是我们应该在任何情况下都取得进展，无论发生什么。” Vogels 说，随着 S3 产品的开发，异步的概念就已经在亚马逊发挥作用。...“我们希望确保该系统在任何情况下都能完美应对”，“无论涉及什么；不管有什么故障。” 然而，他还表示，乍一看，就延迟和吞吐量而言，计算同步似乎更容易。“同步是一种简化。...随着组织构建和部署更多模型，工业通用方法对于扩展至关重要。“即使在亚马逊内部，我们也在使用 SageMaker 进行工业化和机器学习开发。”
首先是看中Amazon SageMaker，亚马逊云科技的旗舰级托管式机器学习服务，可以帮助开发者轻松快速地准备数据，并大规模地构建、训练、部署高质量机器学习模型。...现在Stable Diffusion 2.0还与Amazon SageMaker完成集成，通过其JumpStart服务，用户只需点击下鼠标就可轻松部署预先训练好的模型。...“云计算春晚”发布了什么AI产品？ 首先来看Amazon SageMaker，今年是其发布的第五年，各行各业已有数百万个机器学习模型使用该服务管理，每月进行数千亿次的预测。...具体来说简化了利用地理空间数据创建、训练和模型部署的全过程，还可以在Amazon SageMaker的交互式地图上分析和探索、分享机器学习预测结果。...看到这里，对AI开发从工具到基础设施，从验证开发到大规模部署全方位加速创新的时代，你期待吗？
体验者“墨理学 AI”：讲解视频+体验报告，小白开发者的福音 相比较其他小伙伴儿提交的体验报告，体验者“墨理学 AI” 的《 如何在亚马逊 SageMaker 进行 Stable Diffusion 模型在线服务部署...》则为我们带来了AI模型的 Web 端在线部署和推理调用实践。...“通过使用Amazon SageMaker服务平台，我们只需要一个浏览器，即可编写、运行和调试各种代码，无需进行复杂的机器适配和环境搭建，能够快速完成 AI 模型的推理、测试、验证部署工作。”...通过借助Amazon SageMaker平台进行AI模型服务部署，可以简化普通开发者进行AI模型部署服务的难度，这对于中小企业和个人开发者而言，AI服务的快速落地也不再是一件难事。...例如，“盼小辉丶”为我们总结了关于Amazon SageMaker为开发者带来的便利：提供了完备的机器学习工具，通过自动化功能帮助用户快速优化模型和参数；提供交互式笔记本，可快速地探索和处理数据；提供多种不同的模型部署和管理方式
Stability AI 未来的基础模型也要用 Amazon SageMaker 构建。...除了成为 Stability AI 首选云供应商之外，亚马逊云科技一口气推出了十余款新产品——从自研芯片、AI 工具到数据平台，云技术的未来被完整地展示了出来。...Amazon SageMaker 是业内第一个基于云的机器学习开发平台，最早于 2017 年推出，用于构建、训练和部署深度学习算法。新推出的功能可以让开发者更快地进行机器学习模型的端到端部署。...最后是 Amazon SageMaker 模型仪表板，可用于在 AI 模型部署到生产环境后监控其可靠性。...、转换和加载等一系列工作。
亚马逊宣布了一些新产品和新功能：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；AWS SageMaker Ground Truth，主要为自定义AI模型、人类训练...Inferentia 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。...AWS SageMaker Ground Truth AWS SageMaker Ground Truth，主要为自定义AI模型或人类训练AI模型提供数据标记，SageMaker是亚马逊用于构建，训练和部署机器学习模型的服务...在此之前，亚马逊上周为SageMaker添加了GitHub集成和内置算法。而今年早些时候，引入了在自己的机器上本地训练模型的能力。...在今天预览中还提供了许多无需预先知道如何构建或训练AI模型的服务，包括Textract用于从文档中提取文本，Personalize用于客户建议，以及Amazon Forecast，一种生成私有预测模型的服务
为了比较这些工具，我们建立了一个包含标准流水线的机器学习项目，包括：数据加载、数据预处理、数据集拆分和回归模型训练与测试。...BentoML BentoML是一个Python框架，用于将机器学习模型包装到可部署服务中。它提供了一个简单的面向对象接口，用于打包ML模型并为它们创建HTTP（s）服务。...对开发工作流程和现有代码库的影响 在这里，我们关注使用这些工具是否需要更改开发工作流程（例如，调整到一组新的API、对现有CI/CD设置进行一些更改、修改培训代码以及为模型使用新的工件存储等）。...因为BentoML归档是作为工件创建的，所以CI/CD流水线需要使用它并触发另一个构建。从部署的角度来看，一切都需要手动处理，对于Kubernetes来说，这意味着编写部署定义。...同时，这些工具都有其缺点——这就是为什么了解这些工具的不同功能以及在考虑到项目的主要目标和约束的情况下，它们可以实现什么是很重要的。我们希望这种比较能帮助你在为机器学习模型服务时做出明智的决定。
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。...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，大幅度消除过程中的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松...课程加更 Stability AI 推出的火爆 AIGC 领域的 Stable Diffusion 模型从开源之初便深受开发者欢迎。...该公司于11月24日正式推出了 Stable Diffusion 的2.0版本，并在刚刚结束的亚马逊云科技 re:Invent 2022 大会上宣布其已选择亚马逊作为其首选云提供商，以帮助其开发和部署用于图像...此外还宣布将通过 Amazon SageMaker JumpStart 提供一个可供所有亚马逊云科技客户访问的机器学习模型中心。
正如我们在NIPS 2017上宣布的那样，ResNet-50和Transformer训练时间在完整的TPU pod上从大半天下降到不到30分钟，无需更改代码。...亚马逊机器学习、微软Azure机器学习和Google Cloud AI是三种领先的机器学习即服务（MLaaS），允许在很少或没有数据科学专业知识的情况下进行快速模型培训和部署。...用于预测分析的亚马逊机器学习是市场上最自动化的解决方案之一，该服务可以加载来自多个来源的数据，包括Amazon RDS，Amazon Redshift，CSV文件等。...如果没有，那就是SageMaker工具。 亚马逊SageMaker和基于框架的服务： SageMaker是一个机器学习环境，通过提供快速建模和部署工具来简化同行数据科学家的工作。...亚马逊还有内置算法，针对分布式系统中的大型数据集和计算进行了优化。 如果不想使用这些功能，则可以通过SageMaker利用其部署功能添加自己的方法并运行模型。
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。...AutoGluon“开箱即用”，用于识别表格预测、图像和文本分类以及对象检测的模型，它还提供了API可供经验丰富的开发者使用，以进一步改善模型的预测性能。...“我们开发了AutoGluon，以真正使机器学习平民化，并将深度学习的能力提供给所有开发者。”...AutoGluon的首次亮相是在对Amazon Web Services（AWS）的SageMaker进行重大升级后，该工具包用于不断训练机器学习模型并将其部署到云和边缘环境。...SageMaker Experiments，用于测试和验证模型；SageMaker Debugger，可提高模型的准确性；SageMaker Model Monitor，可以检测概念偏差。
此外，该模型将部署在的 VPC 控制下的 亚马逊云科技 安全环境中，帮助提供数据安全。...什么是 SageMaker JumpStart 借助 SageMaker JumpStart，可以从多种公开可用的基础模型中进行选择。...ML 从业者可以将基础模型从网络隔离环境部署到专用 SageMaker 实例，并使用 SageMaker 自定义模型以进行模型训练和部署。...该模型部署在 亚马逊云科技 安全环境中并受的 VPC 控制，有助于提供数据安全。...SageMaker Studio 是一个集成开发环境 (IDE)，提供基于 Web 的单一可视化界面，可以在其中访问专用工具来执行所有 ML 开发步骤，从准备数据到构建、训练和部署 ML 模型。
其中 ，SageMaker 让人印象最为深刻，也是首个为整个机器学习开发的生命周期提供完全托管的平台，支持快速构建、训练和部署机器学习模型。...为了保持平台与时俱进，SageMaker 不断在新数据上接受训练，扩展其识别对象、场景和活动的能力，从而提高准确识别的能力，用户可以「坐享其成」。...就刚推出的新服务而言，工业客户不仅可以使用 Amazon SageMaker 开发计算机视觉模型，将其部署到 Panorama Appliance 以在视频源上运行该模型，还可以在 Amazon SageMaker...今年 AWS 还发布了 Amazon SageMaker Edge Manager 帮助开发人员优化、保护、监控和维护部署在边缘设备集群上的机器学习模型。...也正是在这里，我们再度看到亚马逊零售经验的再现。业务看似无边，实则内有章法。 2006 年，AWS 问世，作为一项资金和技术密集投入的项目，曾一度持续性亏损。
▌什么是机器学习即服务机器学习即服务（MLaaS）是自动化和半自动化云平台的统称，它涵盖了大多数基础架构，如数据预处理、模型训练和模型评估，以及进一步的预测。...如果不是，还可以考虑亚马逊的 SageMaker 工具。...Amazon SageMaker 和基于框架的服务 SageMaker 是一个机器学习环境，它可以提供快速模型构建和部署工具，并以此简化其他数据科学家的工作。...如果你不想用这些内置模型，还可以添加自己的方法，并利用 SageMaker 的部署特性来运行模型。或者你可以将 SageMaker 与 TensorFlow 和深度学习库 MXNet 集成在一起。...，并在公司基础架构中部署经过训练的模型。
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