深圳跨境电商展导读：亚马逊云服务Amazon Web Services, Inc. (AWS) 今天宣布，Amazon SageMaker在由西云数据运营的AWS中国 (宁夏) 区域和光环新网运营的AWS中国（北京）区域正式上线。Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助开发者和数据科学家快速地规模化构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。Amazon SageMaker在中国的上线还使中国客户获得一系列新发布的工具，例如弹性Notebook、实验管理、模型自动创建、模型调试分析，以及模型概念漂移检测等强大功能，所有这些工具都封装在首个面向机器学习的集成开发环境(IDE) Amazon SageMaker Studio中。

机器学习的实施是一项非常复杂的工作，涉及大量试错，并且需要专业技能。开发者和数据科学家首先必须对数据进行可视化、转换和预处理，这些数据才能变成算法可以使用的格式，用以训练模型。即使是简单的模型，企业也需要花费庞大的算力和大量的训练时间，并可能需要招聘专门的团队来管理包含多台GPU服务器的训练环境。从选择和优化算法，到调节影响模型准确性的数百万个参数，训练模型的所有阶段都需要大量的人力和猜测。然后，在应用程序中部署训练好的模型时，客户又需要另一套应用设计和分布式系统方面的专业技能。并且，随着数据集和变量数的增加，模型会过时，客户又必须一次又一次地重新训练模型，让模型从新的信息中学习和进化。所有这些工作都需要大量的专业知识，并耗费庞大的算力、数据存储和时间成本。而且，由于没有集成化的工具用于整个机器学习的工作流，机器学习模型的传统开发方式是复杂、繁复和昂贵的。

Amazon SageMaker消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作。通过预置的Notebook、针对PB级数据集优化的常用算法，以及自动模型调优，Amazon SageMaker大大降低了模型构建和训练的难度。并且，AmazonSageMaker显著简化和加快了模型训练过程，可以通过自动提供和管理基础设施来训练模型和运行推理。同时，AWS 最近宣布了多项重要功能和高级特性，让客户能够更轻松地构建、训练、调优和部署机器学习模型。这些功能包括：

面向机器学习的集成开发环境（IDE）：Amazon SageMaker Studio将所有用于机器学习的组件集中在一个地方。跟使用集成开发环境（IDE）做软件开发一样，开发者现在可以在Amazon SageMaker Studio中查看和组织源代码、依赖项、文档和其它应用程序资产，例如用于移动应用程序的图像。当前，机器学习工作流有大量组件，其中许多组件都带有它们自己的一组各自独立的工具。Amazon SageMaker Studio IDE为所有AmazonSageMaker功能和整个机器学习工作流提供了一个统一界面。Amazon SageMaker Studio为开发者提供了创建项目文件夹、组织Notebook和数据集，以及协作讨论Notebook和结果的功能。Amazon SageMaker Studio使构建、训练、解释、检查、监视、调试和运行机器学习模型变得更简单、更快。

弹性笔记本：Amazon SageMaker Notebooks提供了一键启用的Jupyter Notebook，具有秒级的弹性计算提升能力。Notebooks包含了运行或重新创建机器学习工作流所需的一切要素。在此之前，云服务器，要查看或运行Notebook，开发者需要在Amazon SageMaker中启动计算实例。如果他们发现需要更多的算力，必须启动一个新实例，转移Notebook，关闭旧实例。而且，由于Notebook与计算实例是耦合的，通常存在于开发者的工作站上，其共享和迭代协作很不容易。Amazon SageMaker Notebooks提供了弹性的Jupyter Notebook，让开发者可以轻松地调高或降低Notebook需要的算力（包括GPU加速）。这些调整在后台自动发生，不会打断开发者的工作。开发者不再需要浪费时间来关闭旧实例、在新实例中重新创建所有工作，云主机，从而可以更快地开始构建模型。Amazon SageMaker Notebook还可以自动复制特定环境和库依赖项，实现Notebook一键共享。这将使构建模型的协作变得更容易，比如，一个工程师可以很容易地将手头工作共享给其他工程师，让他们在现有工作的基础上构建模型。

实验管理：Amazon SageMaker Experiments可以帮助开发者组织和跟踪机器学习模型的迭代。机器学习通常需要多次迭代，目的是隔离和衡量更改特定输入时的增量影响。这些迭代过程可能会生成数百个实验构件，如模型、训练数据和参数设置。但是，开发者目前缺乏一个便利的实验管理机制，甚至不得不依赖电子表格来跟踪实验，手动对这些构件进行排序，以了解对应的影响。Amazon SageMaker Experiments自动捕获输入参数、配置和结果，并将它们存储为“实验”，帮助开发者管理这些迭代。开发者可以浏览活跃的实验，根据特征搜索以前的实验，回顾以前的实验结果，还能用可视化的方式比较实验结果。Amazon SageMaker Experiments也保留了实验的完整谱系，如果一个模型开始偏离其预期结果，开发者可以及时回溯和检查。因此，Amazon SageMaker Experiments使开发者更容易快速迭代和开发高质量的模型。

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