曉查 發(fā)自 凹非寺
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微軟有Visual Studio,蘋果有Xcode。而作為全球最大的云服務(wù)供應(yīng)商,亞馬遜AWS以前一直沒有一款I(lǐng)DE實(shí)在說不過去。
這不,亞馬遜在re:Invent大會上順勢推出了 SageMaker Studio。亞馬遜表示,這第一個用于機(jī)器學(xué)習(xí)的IDE,用于幫助AWS用戶在線上開發(fā)AI應(yīng)用。
另外,亞馬遜發(fā)布了5款A(yù)I工具,不僅降低了在AWS上進(jìn)行AI開發(fā)的門檻,還能讓AI審核你的代碼。找bug、提意見,讓你的代碼更高效。
亞馬遜的IDE
SageMaker Studio是一款在網(wǎng)頁中直接使用的IDE,用于構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程。
有了SageMaker Studio,開發(fā)者還能在SageMaker平臺上創(chuàng)建Jupyter Notebook,在線上完成AI程序的開發(fā)和管理。
亞馬遜表示,SageMaker Studio統(tǒng)一了機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)所需的所有工具。
開發(fā)人員可以在一個集成的可視界面中編寫代碼、跟蹤實(shí)驗(yàn)、將數(shù)據(jù)可視化以及進(jìn)行調(diào)試和監(jiān)視,極大地提高了開發(fā)人員的工作效率。
SageMaker Studio將代碼、筆記本、數(shù)據(jù)集、模型、項(xiàng)目文件組織起來的方式,幫助開發(fā)人員更好地管理項(xiàng)目、實(shí)驗(yàn)和模型準(zhǔn)確性。
IDE中的SageMaker Notebook使開發(fā)可以快速啟動Jupyter筆記本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。SageMaker Notebook的CPU使用率可以通過AWS進(jìn)行管理,并快速從筆記本傳輸內(nèi)容。
AI幫你審代碼
除了IDE亞馬遜還發(fā)布了一個AI代碼審查器 CodeGulu。代碼寫得好不好,CodeGulu一眼便知道。
CodeGuru以SageMaker Studio集成組件的形式出現(xiàn),它是由10000多個最受歡迎的開源項(xiàng)目訓(xùn)練過的AI模型,用來評估正在編寫的代碼。
CodeGuru不僅能找bug,還能幫你找到代碼中最低效的部分。
在出現(xiàn)問題的地方,它會提供易于理解的注釋,以解釋問題所在并建議可能的補(bǔ)救措施。
另外,CodeGuru通過每五分鐘創(chuàng)建一個包含延遲和處理器利用率等信息的配置文件,來查找效率較低的代碼。
亞馬遜表示,CodeGuru已經(jīng)用在了內(nèi)部的項(xiàng)目上,優(yōu)化了8萬個應(yīng)用程序,為公司節(jié)省了數(shù)千萬美元。甚至有些團(tuán)隊(duì)能夠在短短一年內(nèi)將處理器的占用降低了325%,并節(jié)省了39%的費(fèi)用。
CodeGuru的價格是每個拉取請求每100行代碼0.75美元,前90天免費(fèi)試用,現(xiàn)在只支持Java,未來將支持更多的編程語言。
其他
亞馬遜還推出了更多的AI工具,希望企業(yè)用戶能做到即插即用。
SageMaker Autopilot可以自動創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型并自動選擇算法和調(diào)整模型。
比如你訓(xùn)練了50個模型,這些模型的各個變量的配置略有不同,因?yàn)槟恢滥膫€模型會有最高的準(zhǔn)確度。
SageMaker Autopilot為用戶提供一個模型排行榜,可以在其中看到所有50個模型的準(zhǔn)確度排名。在這些的模型的下面都會有一個Notebook,顯示出模型的所有配置。
SageMaker Experiments用于自動訓(xùn)練和調(diào)整模型,并在測試模型時獲取參數(shù)。可以通過名稱,數(shù)據(jù)集使用或參數(shù)來搜索更早的實(shí)驗(yàn),更易于共享和搜索模型。
SageMaker Debugger用于提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性,而SageMaker Model Monitor是檢測數(shù)據(jù)偏差的一種工具,這些偏差會隨著時間的推移降低模型性能,Model Monitor能提醒用戶采取補(bǔ)救措施。
參考鏈接:
https://aws.amazon/cn/blogs/aws/amazon-sagemaker-studio-the-first-fully-integrated-development-environment-for-machine-learning/
https://aws.amazon/cn/codeguru/
— 完—
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