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。...据亚马逊网站称，这是第一款旨在教授深度学习基础知识并优化在相机上运行机器学习模型的摄像机。而这种机器学习通常是通过在一台设备上收集信息并在云中进行计算来完成的，而不是在一个小工具上完成。...在Ubuntu上运行时，相机可为开发人员构建自己的深度学习应用程序提供简便途径，支持AWS Greengrass，Gluon 机器学习库以及最近推出的帮助开发人员部署定制机器学习模型的SageMaker...目前，该相机可以利用从Apache MXNet中获得的数据集进行优化，但这些数据也将很快与TensorFlow和Caffe兼容。...延长了预览期后，DeepLens 通过亚马逊在美国上市，售价为249美元。
体验者“白水”表示，Amazon SageMaker中包括了机器学习的各个流程，以往Python中的开发习惯完全可以在Amazon SageMaker中适用。...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...文章从如何在Amazon SageMaker中进行环境搭建展示开始，创建笔记本编程实例（这个过程大概 5 分钟左右）——下载代码并上传到Jupyter中——选择合适的Conda环境。...其实你也可以从零动手，实现上面这些充满创意和趣味的作品，快来参加【云上探索实验室】从实践中探索机器学习边界——Amazon SageMaker产品体验活动吧！...，满足使用过程中在不同场景下的需求；提供完善的监控和调试工具，确保模型的稳定性和可靠性。
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。...现在，开发人员可以简单地将他们训练过的模型带到Amazon SageMaker Neo，并为Ambarella cvflow芯片自动优化模型。...Amazon SageMaker Neo将经过训练的模型编译成可执行文件，针对Ambarella的CVflow神经网络加速器进行优化。...编译器应用了一系列的优化后，可以使模型在Ambarella SoC上运行快2倍。客户可以下载编译后的模型并将其部署到他们装备了Ambarella的设备上。...Amazon SageMaker Neo运行时占用的磁盘和内存不足TensorFlow、MXNet或PyTorch的10%，这使得在连接的相机上部署ML模型的效率大大提高。 ? End
基于 Amazon SageMaker 提供的全面模型管理和部署服务，能够帮助开发者和企业将模型应用到业务场景中。...开发者使用 Amazon SageMaker 可高效地构建和部署自己的机器学习模型，实现高效数据分析和预测。...Amazon SageMaker示意图 亚马逊云科技近年来一直在 Amazon SageMaker 套件中快速推出新功能和特性。过去的六年时间里，亚马逊云科技为其增加了超过 290 项新的功能和特性。...SageMaker 训练模型和分布式训练库，在未对训练代码进行重大修改的情况下，训练模型的速度提高了 59%.........本期活动邀请广大开发者了解体验，使用 Amazon SageMaker 的工具和技术，轻松构建和部署自己的机器学习模型，实现高效的数据分析和预测。
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。...第二是在亚马逊云科技自研的Trainium训练芯片支持下，训练时间和成本可以减少58%。 最后是在亚马逊云科技帮助下可以把模型开放给更多学生、研究人员、创业公司和企业。...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。...Inf2专为部署当今最严苛的深度学习模型而设计，是第一个支持分布式推理的Amazon EC2 实例，在自研Inferentia2推理芯片支持下可以运行高达 1,750 亿参数的大模型。...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？
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。...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。...在 SageMaker Studio Notebooks 上，现在 AI 可以帮助开发者发现数据处理过程中的错误，当你选择系统建议的补救方法时，工具会自动生成实施所需的代码。...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。
大数据文摘出品 最近，国外几家久负盛名的科技巨头展示了他们的AI雄心。 例如苹果举办WWDC 23，微软召开Build 23，就连谷歌也在2月份举办了搜索业务大会。...然而，一些专家认为，这种整合应该早些进行，因为谷歌在其领先的人工智能产品上没有充分利用其优势，导致在2022年落后于微软。 Meta和自监督学习 Meta从2017年的时候，就非常看好自监督学习。...然而，他们也意识到了AGI的潜在风险，包括被用于制造自主武器或通过替代人类工作而引发大规模失业。 亚马逊和云服务 亚马逊在人工智能研究方面投入了大量资金，其云服务是人工智能开发和部署的重要平台。...例如基于云的平台SageMaker使得构建、训练和部署ML模型变得更加容易，这些模型可以用于各种应用，如欺诈检测、客户流失预测和产品推荐。...最近发布的Falcon 40B，是一个大型的语言模型，它是在亚马逊网络服务（AWS）上开发的。
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。...这些库会自动将开发人员的模型分散到集群中的芯片上，而且还可以将训练该模型的数据拆分为更小，更易于管理的部分。 其次，在推理方面，亚马逊云科技推出了SageMaker Inference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。
从 Amazon SageMaker JumpStart 中心部署嵌入模型。 下载新闻稿作为的外部知识库。 根据新闻稿构建索引，以便能够查询并将其作为附加上下文添加到提示中。 查询知识库。...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。...在 SageMaker JumpStart 中，它被标识为model_id = "huggingface-textembedding-gpt-j-6b-fp16" 检索预先训练的模型容器并将其部署以进行推理...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...与嵌入模型的部署类似，LLM可以使用 SageMaker JumpStart UI 部署 Llama-70B-Chat： 在 SageMaker Studio 控制台上，在导航窗格中选择JumpStart
在亚马逊云科技 6 月 23 日即将举办的“人工智能新引擎”为主题的创新大会（Innovate）中也将对大规模机器学习实践进行详细和全面地介绍，感兴趣可扫码报名。...在 PyTorch、Horovod、TensorFlow 等框架的基础上，Amazon SageMaker 分布式训练使用分区算法，在亚马逊云科技 GPU 实例中自动拆分大型深度学习模型和训练集，减轻开发者需手动执行的工作量...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。...采用 TorchServe 能够在不编写自定义代码的情况下轻松地大规模部署训练好的 PyTorch 模型。...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。
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...在Amazon SageMaker中存储存信息。...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，
近日，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁Swami Sivasubramanian在2022亚马逊云科技re:Invent全球大会上发布Geospatial ML with Amazon SageMaker...针对机器学习在地理空间领域面临的痛点，Amazon SageMaker开创性地将地理空间数据集成到机器学习平台，支持使用地理空间数据构建、训练和部署ML模型，具备突出的竞争优势——可访问随时可用的地理空间数据源...从工作原理的角度看，使用 Amazon SageMaker的地理空间ML，能够得到全生命周期的赋能： 在访问地理空间数据源阶段，可使用来自亚马逊云科技上开放数据的数据源，亦可携带客户获得许可的地理空间数据...； 在模型部署环节，能一键部署、微调预训练地理空间模型，并可借助SageMaker JumpStart轻松管理地理空间数据资产，基于使用预配置的笔记本还可对已部署的模型执行推理； 在可视化预测阶段，可使用...场景化落地的远大前程 从更长远的视角来看，Amazon SageMaker不仅解决了机器学习在地理空间数据领域困扰已久的难题，而且显著扩展了ML的应用场景，为地理空间AI的真正落地铺平了道路。
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
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...课后答疑：请参与实战营的同学务必扫码加入课后答疑群，亚马逊云科技账号注册、学习疑问、作业提交等详情均在答疑群中为大家说明。...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。...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。
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)。...AWS Cloud9 2016年，亚马逊公司收购了Cloud9，该公司提供基于云计算的集成开发环境(IDE)，允许开发人员从浏览器编写代码。...许多DevOps团队也依靠云计算服务来开发、测试和部署他们的应用程序。 OpsWorks将这两项功能结合在一起，提供了在亚马逊云中运行的管理Chef和Puppet实例。...SageMaker于2017年11月发布，试图让所有开发人员都可以访问机器学习。它是用于构建、培训和部署机器学习模型的完全托管平台，并且可以在采用NVIDIA GPU的超快AWS实例设备上运行。...这实际上不是一项云服务;相反，它是一款与SageMaker集成的摄像机，可以教会开发人员深入学习的基础知识，从而可以用于云开发。它附带教程、示例代码和预先训练好的模型。
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。...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。...在 SageMaker JumpStart 登录页面中，可以通过浏览以模型提供商命名的不同中心轻松发现各种模型。可以在 Meta hub 中找到 Llama 3 模型。...要使用笔记本进行部署，首先要选择适当的模型，由 model_id.可以使用以下代码在 SageMaker 上部署任何选定的模型。
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。...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。...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...中训练自己的模型，并将其一键部署到使用 AWS Panorama SDK 构建的摄像头上。...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。
你能在一夜之间在一组CloudTPU上训练出同一模型的若干变体，次日将训练得出最精确的模型部署到生产中，无需等几天或几周来训练关键业务机器学习模型。...在博客中说，经过对性能和收敛性的不断测试，这些模型都达到了标准数据集的预期精度。...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。...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。
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。...亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。...尽管在内部部署数据中心开展这项工作有一些成本优势，但重要的是数据引力的警告。他说，如果企业的数据已经在公共云上运行，那么在云端完成这项工作会更有效，而不会产生迁移的成本。...总部位于纽约的Alpha Vertex公司在谷歌云平台上培训机器学习模型，并将其融入其针对金融行业的分析服务中。...在训练分析模型时，它还使用Kubernetes从大约20个虚拟机扩展到1000多个虚拟机，这可以避免内部资源利用不足的问题。 “采用Kubernetes，就像管理一两个人与管理整个部门的区别。
一个不完全统计，从图像到语言、以及音乐和其他，市面上叫得出名号的产品已让人眼花缭乱。...比如用亚马逊云科技的拳头级产品Amazon SageMaker，打开浏览器、点几下鼠标就能轻松部署预先训练好的模型了。在此基础上可以微调模型、二次开发，省去了大量繁琐的配置工作。...这个服务叫做JumpStart（快速启动），就还挺形象的，对Stable Diffusion的官方支持最近也正式上线了。...更传统的能源、制造等行业则用上了无代码机器学习神器Amazon SageMaker Canvas，让业务、市场、财务部门员工不写一行代码就能快速生成机器学习预测模型，重塑工作流程。...在云原生基本已成为行业共识的今天，为何要特别关注亚马逊云科技？ 其实他们除了是云计算的开创者之外，也是云原生概念的开创者。
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