Amazon SageMaker 概览...AWS中国（宁夏）区域由西云数据运营...

AWS中国（宁夏）区域由西云数据运营AWS中国（北京）区域由光环新网运营

刘旭东, 解决方案架构师, AWS

2018-05-29

Amazon SageMaker 概览


议程

• Amazon SageMaker是什么?

• 如何开始使用Amazon SageMaker?

• 演示• 通过内置算法实现图像识别• 通过自带算法实现图像识别

• Q&A


收集和准备训练数据

选择和优化机器学习算法

安装和管理训练环境

训练和调试模型（不断试错）

在生产系统中部署模型

扩充和管理生产环境

机器学习应用开发生命周期

确定业务需求


Amazon SageMaker


一种为数据科学家和开发人员提供从想法到生产ML模型的最简单快速的方法的托管服务。


亚马逊的快速、可扩展算法

分布式TensorFlow & MXNet

使用自带算法(BYOA)

超参数优化

界面托管训练

Amazon SageMaker 组件


… 或者通过EMR和SageMaker Spark

SDK使用Apache

Spark...

界面

使用SageMaker托管的笔记本实例…

... 或SageMaker控制台的点击操作...

... 或者您的设备(EC2, 笔记本等.)





超参数优化

界面托管训练



零设置

训练

流式数据集+分布式计算

Docker / ECS 在本地、SageMaker、Greengrass或

DeepLens部署训练模型





超参数优化

界面托管训练



一键部署低延迟, 高吞吐, 高可靠

A/B 测试使用自带模型

托管





超参数优化

界面托管训练



支持流式数据集更快的训练过程超大数据集上的稳定性内置多种机器学习算法

Amazon SageMaker: 10倍优化的算法


用于监督学习的XGBoost, FM,

Linear, 以及Forecasting

用于聚类和预处理的Kmeans, PCA,

and Word2Vec

使用卷积神经网络的图像分类算法

用于主题建模的LDA

和 NTM,以及用于翻译的seq2seq

内置算法





超参数优化

界面托管训练



… 在单个笔记本实例上探索和改进模型

TensorFlow & MXNet 容器

… 部署到生产数据采样… 使用相同的代码在GPU实例集群中对完整数据集进行训练 …





超参数优化

界面托管训练



自带算法

... 将算法代码添加到Docker容器...

挑选您的首选框架... ... 发布到 ECS

Amazon ECS





超参数优化

界面托管训练



超参数优化

对大型训练任务使用不同的超参数...

... 并搜索超参数空间以提高准确性.


SageMaker Notebooks

训练算法

SageMaker训练

Amazon ECR

Code Commit

Code Pipeline

SageMaker线上部署与托管

Coco 数据集

AWS Lambda

APIGateway

建立

训练

部署

基于S3的静态网站托管

预测请求

Amazon S3

Amazon Cloudfront

基于CloudFront

内容分发

完整的参考架构


如何开始使用Amazon SageMaker?


演示 #1:

内置算法


演示 #2:

自带算法


总结


Thank you!

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