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。
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。
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
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
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
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。
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
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)。
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
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
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
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,
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。
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
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 (
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。
例如Meta家的Llama 2 70B、Antropic家的Claude 2.1等等:
机器之心报道 编辑:魔王、小舟 来自加州理工学院和普渡大学的研究者通过直接在傅里叶空间中对积分核进行参数化,构造了一种新的神经算子——傅里叶神经算子(FNO)。 这篇由加州理工学院 Zongyi Li、Anima Anandkumar,以及普渡大学(Purdue University)Kamyar Azizzadenesheli 等人提交的论文的审阅。 本文的作者之一 Anima Anandkumar 是加州理工学院教授,也是英伟达机器学习研究的负责人。 传统意义上,神经网络主要学习有限维欧式空间之间的映
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 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。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
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
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
机器之心报道 机器之心编辑部 近日,瑞士 ANYbotics 公司打造的 ANYmal 机器人登上了新一期的《Science Robotics》封面,这款机器人的控制器可以使其穿越各种复杂的环境,包括溪流、草地、雪地、碎石坡等,而且不靠摄像头、激光雷达等常见设备——平衡系统不需要任何外界信息的输入,控制模型也不包含人类输入的规则。 腿式运动扩展了机器人的应用范围,但在地球上一些最具挑战性的环境中,大部分腿式机器人依然无能为力。 多年来,瑞士 ANYbotics 公司的团队一直在试图解决这个问题,他们的最新
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
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。
本文介绍了如何在 Oceanus 平台使用 tdsql-subscribe-connector 1 ,从 TDSQL-MySQL 订阅任务 2 创建,到 Oceanus 作业创建、最终数据验证,实现全流程的操作指导。需要注意的是,本文默认已经创建 TDSQL-MySQL 实例和 Oceanus 集群,并且二者在同一 VPC 下或者不同 VPC 下但网络已经打通。
---- 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
三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介 (1)Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统,其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图(DAGs),协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp,及其Java程序和shell脚本等特定的系统作业。 第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器,通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器,按时间和数据触发工作流执行。它可以基于时间(如每小时执行一次)或数据可用性(如等待输入数据完成后再执行)连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象,批量处理一系列协调器应用。用户可以在bundle级别启动、停止、挂起、继续、重做协调器作业,这样可以更好地简化操作控制。 (2)为什么需要Oozie
所以我们可以从用户的角度这样理解作业:作业就是用户一次请求计算机系统为用户完成任务所做工业的综合
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。
作者:姚琦,腾讯 CSIG 工程师 本文介绍了如何在 Oceanus 平台使用 tdsql-subscribe-connector [1] ,从 TDSQL-MySQL 订阅任务 [2] 创建,到 Oceanus 作业创建、最终数据验证,实现全流程的操作指导。需要注意的是,本文默认已经创建 TDSQL-MySQL 实例和 Oceanus 集群,并且二者在同一 VPC 下或者不同 VPC 下但网络已经打通。 上述流程图简要说明了使用 tdsql-subscribe-connector 时,整个数据流向情况。
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。
11 月 30 日,2021 亚马逊云科技 re:Invent 全球大会正式开启,作为全球云计算产业的盛会,re:Invent 每年坚持发布创新技术和服务、并邀请全球不同行业、规模的客户以及亚马逊云科技合作伙伴分享最新的商业创新实践。今年是 re:Invent 的第 10 年,新产品和新服务依然是讨论的焦点。
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
选自towardsdatascience 作者:Saptashwa Bhattacharyya 机器之心编译 编辑:陈萍 损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素,其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数,通过引入鲁棒性作为连续参数,该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广,其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应,从而提高了基于学习任务的性能。 这篇文章对 CVPR 2019 的一篇论文《A
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。
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。
默认情况下,进程是在前台运行的,这时就把shell给占据了,我们无法进行其它操作。对于那些没有交互的进程,很多时候,我们希望将其在后台启动,可以在启动参数的时候加一个’&'实现这个目的,后台进程会随着Shell的退出而结束。
后台作业虽然被送往后台允许,但其依然与终端相关;退出终端,将关闭后台作业。如果希望送往后台后,同时剥离与终端的关系。可以使用下面两种方法:
本周一,亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton,目标直指英特尔;
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。
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”。
TASKCTL 遵循软件产品标准化的原则,以“专业、专注”为设计理念,结合ETL 调度领域自身的特点,构建了一套直观易 用的 ETL 控制容器调度设计、监控 维护、管理平台 taskctl-web-application。
通常来说,常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的,因此会忘记信息流如何在网络中传递。
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
8.0 是一款基于 B/S 架构【轻量企业级免费ETL任务批量处理工具】它支持各类脚本任务程序和扩展;具备可视化图形拖拽设计界面,以及可视化任务作业管理、计划调度、实时监控、消息提醒和日志分析功能;有效弥补了传统 ETL 工具在调度管理和监控分析方面不足;同时平台还提供原数据管理、数据质量、版本控制、日志分析等完善的辅助管理功能,为企业提供数据迁移、数据仓库、数据标准化、数据同步、数据备份、数据交换以及企业定制化二次开发在内的一体化数据整合服务。
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。
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。
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
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。
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