Amazon запустила SageMaker, новый сервис для быстрой разработки моделей машинного обучения

Машинное обучение сегодня — неотъемлемая часть многих стартапов и предприятий. При этом разработка моделей подобных систем зачастую отнимает много сил, времени и денег.

Новый взгляд

В ответ на эту проблему компания Amazon разработала сервис Amazon SageMaker, позволяющий ученым, разработчикам и экспертам быстро собирать, обучать и размещать масштабируемые модели машинного обучения.

Amazon SageMaker состоит из трех главных компонентов:

• Авторская разработка: поддержка командной оболочки для интерактивных вычислений Jupyter notebook.
• Обучение модели: сервис для распределенных построения, обучения и валидации модели. SageMaker позволяет как пользоваться общими контролируемыми и неконтролируемыми алгоритмами и фреймворками обучения, так и создавать собственные с помощью контейнеров Docker. Обучение может расширяться на десятки экземпляров для поддержки ускоренного построения моделей.
• Размещение модели с конечными точками HTTP, позволяющее получать результаты в режиме реального времени. Задействованные здесь механизмы поддерживают трафик и позволяют проводить A/B-тестирование одновременно на нескольких моделях. Эти конечные точки также могут быть созданы с помощью встроенных инструментов или из пользовательских образов контейнеров Docker.

Каждый из этих компонентов можно использовать по отдельности, что делает SageMaker весьма удобным инструментом для устранения дыр в уже существующих конвейерах.

Расценки

Amazon предоставляет пользователям пробный период SageMaker на первые два месяца. В течение этого времени (каждый месяц) в распоряжении разработчика есть:

• 250 часов использования оболочки Jupyter в инстансе t2.medium,
• 50 часов обучения в m4.xlarge,
• 125 часов размещения в инстансе m4.xlarge.

Далее цена зависит от региона, с общим правилом посекундной оплаты используемого инстанса, погигабайтной облаты хранилища и погигабайтной оплаты переноса данных из сервиса и в него.

Подробную информацию об использовании нового сервиса вы можете найти в официальном блоге AWS.