根据IDC的数据，到2022年，人工智能市场将实现37%的复合年增长率。由于其受欢迎程度，市场上出现了一些工具和软件，使AI适应更加容易。然而，一个在各方面都明显突出的工具是亚马逊SageMaker。在本博客中，我们将深入探讨它是什么、为什么使用它以及如何使用它。
什么是亚马逊圣人？
Amazon SageMaker 是一个完全托管的 AWS 解决方案，使数据科学家和开发人员能够快速构建、培训和部署机器学习模型。它的形式是机器学习的集成开发环境 Amazon SageMaker Studio，它充当基于其他 AWS SageMaker 工具集合的基础。
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您可以从头开始构建和训练 ML 模型，也可以购买符合项目要求的预构建算法。类似的工具可用于调试模型或在模型预测之上添加手动审阅过程。
通过亚马逊的图像
为什么要使用它？
随着规模的扩大，任何企业中机器学习项目的复杂性都增加了。这是因为机器学习项目包括三个关键阶段，即构建、训练和部署，每个阶段都可以随着项目的进展不断循环回。随着处理的数据量的增加，复杂性也会增加。如果您计划构建真正有效的 ML 模型，您的训练数据集将倾向于在更大的方面。
通常，机器学习项目的不同阶段需要不同的技能集。数据科学家参与机器学习模型的研究和制定，而开发人员则采用该模型并将其转换为有用的、可扩展的产品或 Web 服务 API。但并不是每个企业都能组建出一支像这样的技术娴熟的团队，或者实现数据科学家和开发人员之间的必要协调，以大规模推出可行的 ML 模型作为一个完全托管的机器学习平台，SageMaker 抽象了软件技能，使数据工程师能够使用直观且易于使用的工具集构建和培训所需的机器学习模型。虽然他们发挥处理数据和制作ML模型的核心优势，但亚马逊SageMaker处理将这些数据开发成即卷网络服务API所需的繁重工作。
Amazon SageMaker 将所有用于机器学习的组件打包在一个外壳中，使数据科学家能够以更低的工作量和更低的成本交付端到端 ML 项目。
工作原理
Amazon SageMaker 采用 3 步构建-培训-部署模型，可简化和简化机器学习建模。让我们快速看一下它是如何工作的。
建立
Amazon SageMaker 为您提供一个完全集成的机器学习开发环境，帮助您提高工作效率。借助其一键式 Jupyter 笔记本电脑，您可以以闪电般的速度构建和协作。SageMaker 还为这些笔记本电脑提供一键式共享功能。自动捕获整个编码结构，让您在没有任何障碍的情况下与他人协作。
除此之外，亚马逊SageMaker自动驾驶仪是这个行业的第一个自动化机器学习功能。它允许您完全控制和查看各自的机器学习模型。传统的自动机器学习方法不允许您查看用于创建该模型的数据或逻辑。但是，Amazon SageMaker 自动驾驶仪能够与 SageMaker Studio 集成，并为您提供对创建中使用的原始数据和信息的完整可见性。
Amazon SageMaker 的亮点之一是其”地面真相”功能，可帮助您构建和管理精确的训练数据集，而不会面临任何障碍。”地面真相”为您提供通过 Amazon 机械干线对标签标签的完全访问权限，以及预构建的工作流以及常见标签任务的接口。Amazon SageMaker 附带各种深度学习框架的支持，包括 PyTorch、TensorFlow、Apache MXNet、链器、胶龙、Keras、Scikit-learn 和深度图形库。
火车
使用 Amazon SageMaker 实验，您可以轻松组织、跟踪和评估机器学习模型的每个迭代。训练机器学习模型包各种迭代，以测量和隔离更改算法版本、模型参数和更改数据集的影响。SageMaker 实验通过自动捕获配置、参数和结果并将其存储为”实验”，帮助您管理这些迭代。
SageMaker 附带一个调试器功能，能够分析、调试和修复机器学习模型中的所有问题SageMaker 调试器还附带了生成警告以及修复建议的设施，如果培训过程中检测到任何常见问题。
除此之外，AWS Tensorflow 优化还借助其巨大的 256 GPU，为您提供高达 90% 的扩展功能。利用这一点，您可以在极少的时间内体验精确而复杂的训练模型。此外，亚马逊SageMaker还配备了一个管理现场培训，帮助降低培训成本高达90%。
部署
Amazon SageMaker 为您提供一键式部署工具，以便您可以轻松地生成批处理或实时数据的预测。您可以在跨各种可用性区域自动缩放 Amazon 机器学习实例上轻松部署模型，从而改进冗余。您只需指定所需的最大和最小数字以及实例类型，然后将其余数字留给 Amazon SageMaker。
可能影响整个操作准确性的主要问题是用于生成预测的数据与用于训练模型的数据之间的差异。SageMaker 模型监视器可以通过检测和修复概念漂移来帮助您摆脱这个难题。SageMaker 模型监视器自动检测所有已部署模型中的概念漂移，然后提供警报以确定问题的主要来源。
Amazon SageMaker 还打包了增强型 AI 设施，借助它，如果模型无法做出高置信度的精确预测，您可以轻松地让人工审阅者介入。此外，亚马逊弹性推理能够将机器学习推理成本降低 75%。最后，Amazon 还允许您将 SageMaker 与 Kubernetes 集成，通过它，您可以轻松自动执行应用程序的部署、扩展和管理。
因此，您可以了解 Amazon SageMaker 如何帮助构建、培训和部署机器学习模型，以满足您的项目要求。