AWS ประกาศอัพเดตชุดบริการ Amazon SageMaker แพลตฟอร์มพัฒนาและรันโมเดลปัญญาประดิษฐ์ชุดใหญ่ ทำให้ตอนนี้นักพัฒนาสามารถพัฒนาและทดสอบโมเดลปัญญาประดิษฐ์บน Amazon SageMaker ได้สำเร็จในตัว บริการที่เปิดตัวเพิ่มเติมได้แก่

• Amazon SageMaker Studio IDE สำหรับการฝึก, ดีบั๊ก, และรันโมเดลปัญญาประดิษฐ์
• Amazon SageMaker Notebook บริการ Jupyter Notebook สำหรับการทำงานร่วมกัน นักพัฒนาสามารถแชร์โน้ตบุ๊กและช่วยกันออกแบบ ขณะที่การประมวลผลด้านหลังนั้นเป็นแบบ fully elastic เปิดปิดได้ตามการใช้งาน บริการมาพร้อมโน้ตบุ๊กเบื้องต้นให้หลายสิบแบบ
• Amazon SageMaker Autopilot บริการออกแบบโมเดลปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติแบบเดียวกับ AutoML Tables ของกูเกิล โดยบริการนี้จะฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์หลายๆ ตัวจากชุดข้อมูลเดียวกัน แล้วแนะนำโมเดลที่ควรใช้งาน
• Amazon SageMaker Experiments บริการเก็บพารามิเตอร์ในการรันแต่ละครั้งเอาไว้ให้ย้อนกลับไปเอาผลมาใช้งานได้ หรือเปรียบเทียบผลการทดลองแต่ละรอบ
• Amazon SageMaker Debugger ตัวช่วยปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ระหว่างการฝึกโมเดล
• Amazon SageMaker Model Monitor ระบบตรวจสอบว่าสภาวะที่กำลังใช้งานโมเดลได้เปลี่ยนไปจากสภาวะเมื่อสร้างโมเดลแล้วหรือยัง (concept drift) บริการนี้จะตรวจว่าผลการทำนายผิดไปอย่างไร และกำหนดเงื่อนไขเพื่อให้แจ้งเตือนนักพัฒนาได้

นอกจากตัวชุดพัฒนา Amazon SageMaker ทาง AWS ยังเปิดตัวเครื่อง EC2 แบบ Inf1 ที่ใช้ชิป AWS Inferentia ที่เปิดตัวปีที่แล้ว โดยเมื่อใช้อิมเมจ Amazon Deep Learning AMI รุ่นล่าสุดจะมาพร้อมกับ TensorFlow และ MxNet ที่รองรับเครื่อง Inf1 อยู่แล้ว

เครื่อง Inf1 เหมาะกับการรันเป็นหลัก โดยเน้นการประมวลผลที่ความละเอียดต่ำ คือ INT8 ที่ 128 teraOPS และ FP16 (พร้อมรองรับ bfloat16) ที่ 64 teraOPS หากใช้งานเพื่อรันโมเดล เครื่อง Inf1 จะมีต้นทุนการรันถูกกว่าเครื่อง G4 ถึง 40%

ที่มา - AWS, SageMaker