Amazon SageMaker AI

Czym jest Amazon SageMaker AI?

Amazon SageMaker AI jest dedykowaną usługą do tworzenia modeli uczenia maszynowego, która między innymi umożliwia developerom stworzenie interaktywnego środowiska gotowego do produkcji.

Dzięki SageMaker AI developerzy mogą przechowywać dane potrzebne do tworzenia modeli bez stawiania własnych serwerów. Platforma zawiera wszystkie podstawowe narzędzia do rozpoczęcia pracy. Developerzy mogą skorzystać ze wbudowanych i przeszkolonych bazowych modeli lub zaimplementować własne algorytmy do uczenia maszynowego.

Amazon SageMaker AI skupia pod sobą szereg usług wspomagających prace developerów i analityków danych.

SageMaker AI składa się między innymi z:

• Amazon SageMaker Lakehouse
• Amazon SageMaker Data and AI Governance
• Amazon SageMaker Data Processing
• Amazon SageMaker Unified Studio
• Amazon SageMaker Amazon Ground Truth
• Amazon SageMaker Debugger

Platforma jest też wspierana przez pozostałe usługi AWS takie jak Amazon S3, Amazon Redshift, czy Amazon Bedrock. Dzięki temu developerzy i analitycy mogą pracować w obrębie jednego środowiska i mieć wszystko pod ręką.

Zalety Amazon SageMaker AI

SageMaker AI oferuje wiele opcji, które czynią cały proces tworzenia modeli ML bardziej przystępnym i komfortowym.

Główne zalety Amazon SageMaker AI to:

• Wbudowane algorytmy i framewroki: SageMaker AI oferuje wybór wbudowanych algorytmów i frameworków, co przyspiesza rozpoczęcie pracy nad modelami.
• Automatyczne dopracowywanie modelu: Dzięki opcji fine-tuning SageMaker AI automatycznie dopracowuje modele, aby zwiększyć performance.
• Wbudowane monitorowanie: SageMaker AI zapewnia narzędzia do ciągłego monitorowania pracy modelu. Wysyła stosowne powiadomienia i alerty informujące o pojawiających się błędach.
• Krótszy czas wydawania produktu na rynek: Z pomocą SageMaker AI developerzy i analitycy danych mogą szybciej zakończyć proces budowania, szkolenia i wdrażania modelu. Pozwala to organizacjom na szybsze wprowadzanie nowych produktów na rynek.
• Uczenie przez wzmacnianie: SageMaker AI pozwala modelom uczyć się przez wzmacnianie (reinforcement learning). Dzięki temu mogą się szkolić poprzez interakcje ze środowiskiem.
• Usługa Ground Truth Labeling: Usługa AWS zwana Ground Truth Labeling pozwala na szybkie etykietowanie danych, co skraca proces przygotowania danych do szkolenia modelu.

Gdzie Amazon SageMaker AI znajduje zastosowanie?

SageMaker AI może być używany wszędzie tam, gdzie jest potrzeba stworzenia lub dopracowania modeli ML dla aplikacji opartych o AI. Sprawia to więc, że usługa jest wszechstronna i sprawdza się w tworzeniu aplikacji, które wspomagają szereg zastosowań.

Amazon SageMaker AI znajduje zastosowanie w branżach takich jak:

• służba zdrowia
• finanse
• multimedia i rozrywka
• analiza danych
• tworzenie oprogramowania.

SageMaker AI można zastosować w aplikacjach, których zadaniem jest analizowanie danych, przewidywanie wyników, wykrywanie oszustw, ocenianie ryzyka, personalizacja doświadczeń użytkownika/klienta lub optymalizacja procesów.

Jak Amazon SageMaker AI ułatwia tworzenie modeli uczenia maszynowego?

Cały proces tworzenia modeli ML można podzielić na trzy kluczowe etapy: etap przygotowania, etap szkolenia i dopracowywania, etap wdrażania. SageMaker AI sprawuje piecze nad całym procesem.

Przygotowanie modeli ML

Przygotowywanie modeli ML rozpoczyna się od przygotowania baz danych, na których potem modele uczenia maszynowego się szkolą. Ten proces składa się między innymi z pobierania i oczyszczania danych. Można go także przyspieszyć i zautomatyzować z pomocą usługi Amazon Ground Truth.

Kiedy bazy danych są gotowe można umieścić je w Amazon S3. Jest to wygodna przestrzeń do przechowywania plików dzięki, której są one dostępne dla wszystkich usług z pakietu AWS.

Amazon SageMaker AI daje możliwości korzystania z tak zwanych notatników (z ang. notebooks), czyli interaktywnego środowiska do analizowania i wizualizacji danych. SageMaker przyspiesza proces szkolenia modeli poprzez czerpanie danych z Amazon S3 i wykorzystanie ich do szkolenia i przeprowadzania wnioskowania.

Platforma SageMaker oferuje też integracje z Jupyter Notebook, która umożliwia importowanie gotowych instancji notatników wyposażonych w gotowy kod, biblioteki i sterowniki. Sprawia to, że developerzy mogą użyć swoich gotowych frameworków do uczenia głębokiego.

Ponadto SageMaker AI wspiera customowe algorytmy spakowane w pliki Docker. Umożliwia to developerom użycie własnych algorytmów do szkolenia. Usługa Amazonu dostarcza też algorytmy gotowe do użycia, co jeszcze bardziej skraca proces rozwoju oprogramowania.

Szkolenie modeli ML

Podczas szkolenia modeli ML developerzy wykorzystują algorytmy lub przeszkolone modele bazowe do ich dopracowywania (fine-tuning). Używają do tego między innymi przygotowanych wcześniej baz danych. Odbywa się to poprzez wskazanie lokalizacji danych w Amazon S3, z których potem SageMaker AI je czerpie.

Usługa SageMaker Pipelines automatyzuje proces budowania, szkolenia i wdrażania modeli ML dodatkowo przyspieszając przepływ pracy. Ponadto dzięki usłudze Amazon SageMaker JumpStart developerzy mogą wykorzystać gotowe modele bez kodowania i posiadania zaawansowanej wiedzy.

SageMaker AI posiada też liczne narzędzia, które pomagają z optymalizacją dużych modeli językowych w celu poprawy ich wydajności. Dodatkowo SageMaker Debugger stale monitoruje prace modelu i raportuje o wykrytych problemach w czasie rzeczywistym. Wspomaga to proces wykrywania usterek i pozwala je szybko usunąć nawet w trakcie procesu szkolenia.

Wdrażanie modeli ML

Po ukończeniu szkolenia SageMaker AI automatycznie przeskaluje chmurową infrastrukturę dla łatwiejszego wdrożenia modelu. Dzięki środowisku AWS model można wdrożyć w różnych strefach dostępności.

Po wdrożeniu developerzy mogą monitorować wydajność modelu w czasie rzeczywistym przy pomocy Amazon CloudWatch. Usługa wysyła powiadomienia, gdy wykryje problemy i dostarcza informacji na temat przydatnych metryk. Dzięki niej developerzy mogą monitorować cały proces powstawania modelu, jak i ilość wykorzystanych zasobów.

Podsumowanie

Amazon SageMaker AI to wszechstronna platforma oferująca szereg narzędzi do tworzenia, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Dzięki automatyzacji pracy i architekturze serverless developerzy i analitycy danych mogą w pełni skupić się na budowaniu aplikacji opartych o AI.

Dzięki zintegrowaniu z usługami AWS zespoły developerskie mogą pracować w jednym środowisku. Ponadto mają możliwość importowania już przygotowanych algorytmów lub skorzystania z przeszkolonych modeli bazowych.

Co więcej, Amazon SageMaker AI zapewnia dostęp do narzędzi, które monitorują prace modelu w czasie rzeczywistym i informują o problemach nawet podczas szkolenia modelu.