AWS анонсировала локальный режим машинного обучения для SageMaker

Amazon Web Services вчера анонсировала множество обновлений для своей комплексной, полностью управляемой платформы машинного обучения, SageMaker, включая Local Mode.

Мэтт Вуд (Matt Wood), генеральный менеджер глубокого обучения и AI в AWS, выступая на AWS Summit пояснил, что разработчики могут использовать Local Mode для тренировки моделей машинного обучения на своих локальных ресурсах, а затем использовать SageMaker для продолжения обучения на виртуальных экземплярах блокнотов. По его словам, Local Mode «значительно улучшает скорость, на которой вы можете итерировать свои модели машинного обучения».

Кроме того, AWS представила новейшие стабильные версии контейнеров TensorFlow и Apache MXNet (TensorFlow 1.6 и MXNet 1.1) для SageMaker и открыла их исходники.

«Это позволяет вам использовать эти контейнеры и настраивать их, добавлять любые пакеты и модели, адаптировать к своему ключевому контенту, переносить обратно в SageMaker и вести обучение любого масштаба», — добавил Вуд.

Из крупных клиентов AWS, использующих SageMaker, Вуд назвал GE Healthcare, Expedia и Cox Automotive. Последний из них полностью переносит на AWS все свои два десятка брендов (Autotrader, Dealer.com, Kelley Blue Book и по.), планируя закрыть около 40 собственных датацентров. Со своим каталогом фотографий размером более 75 петабайт в облако AWS мигрирует и Shutterfly.

Также на мероприятии в Сан-Франциско (штат Калифорния) было объявлено об общей доступности двух интеллектуальных сервисов AWS — Amazon Transcribe и Amazon Translate.