原標題：一年一度的云計算春晚——亞馬遜云科技re:Invent

　　一年一度的云計算春晚——亞馬遜云科技re:Invent，近日盛大開幕。那么“云計算春晚”發(fā)布了什么AI產品?

　　首先來看Amazon SageMaker，今年是其發(fā)布的第五年，各行各業(yè)已有數(shù)百萬個機器學習模型使用該服務管理，每月進行數(shù)千億次的預測。

　　今年最重磅的新功能是機器學習治理工具Amazon SageMaker ML Governance，具體來說有3個新工具：

　　Role Manager，可以在幾分鐘內為SageMaker用戶定義自定義權限，區(qū)分算法工程師、運維工程師等不同角色。

　　Model Cards，可以發(fā)現(xiàn)并自動填充諸如訓練作業(yè)、訓練數(shù)據(jù)集、模型構建和推理環(huán)境等細節(jié)，還可以記錄模型的詳細信息，例如模型的預期用途、風險評級和評估結果。

　　Model Dashboard，更是可以通過統(tǒng)一的儀表板監(jiān)控所有部署的模型。

　　在這些工具幫助下，可以簡化訪問控制，提高機器學習項目的透明度。

　　接下來是Amazon SageMaker Data Wrangler再次新增40多種新的數(shù)據(jù)源，可將匯總和準備機器學習(ML)數(shù)據(jù)所需的時間從數(shù)周縮短至幾分鐘。

　　還有一個有意思的更新，是增加對地理空間數(shù)據(jù)(Geospatialdata)的機器學習支持，如衛(wèi)星、地圖和位置數(shù)據(jù)。具體來說簡化了利用地理空間數(shù)據(jù)創(chuàng)建、訓練和模型部署的全過程，還可以在Amazon SageMaker的交互式地圖上分析和探索、分享機器學習預測結果。交通、物流、零售，甚至自然災害監(jiān)測等行業(yè)都可從中受益。

　　看過機器學習平臺，再來看算力方面，這次的更新重點是對大模型的支持。最新發(fā)布的Amazon EC2 Inf2，針對機器學習推理優(yōu)化的虛擬機實例，與上一代Inf1相比有4倍吞吐量提升、延遲降低十分之一。

　　Inf1對當時常見的中小模型來說恰到好處，但隨著大模型逐漸實用化，對更高規(guī)格推理實例的需求也在增長。Inf2專為部署當今最嚴苛的深度學習模型而設計，是第一個支持分布式推理的Amazon EC2實例，在自研Inferentia2推理芯片支持下可以運行高達1,750億參數(shù)的大模型。也就是跑個GPT-3級別的大語言模型或者Stable Diffusion這樣的圖像生成模型等都不在話下。

　　早些時候，亞馬遜云科技還發(fā)布了Amazon EC2 Trn1，為機器學習訓練打造，與基于GPU的同類產品相比，可節(jié)省高達50%的訓練成本。

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