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Amazon SageMaker：引领无处不在的创新

毫不夸张地说 ， 在AWS发布的诸多云服务中 ， AmazonSageMaker绝对属于StaroftheStars（星中之星）的水准 。 作为一项完全托管的服务 ， SageMaker可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习(ML)模型 ， 教人如何不爱它？
可惜的是 ， 自从2017年12月发布之后 ， 中国用户一直无缘得见——除非使用国际账号的AWS——直到2020年5月12日 ， AWS正式宣布 ， AmazonSageMaker在由西云数据运营的AWS中国(宁夏)区域和光环新网运营的AWS中国(北京)区域正式上线 。
Amazon SageMaker：引领无处不在的创新
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这当然是个极大的好消息！毕竟 ， 机器学习的实施是一项极其复杂的工作 ， 不仅需要专业技能 ， 还涉及大量的试错 。 无论是“专业” ， 抑或是“试错” ， 其背后都是高昂的成本 。 然而 ， 究竟有多少公司能够玩得起 ， 想必很多人都会在心里打出一个大大的问号 。
AmazonSageMaker则可以消除机器学习过程中各个步骤的繁重工作 。 通过预置的常用算法 ， 以及自动模型调优 ， AmazonSageMaker大大降低了模型构建和训练的难度 ， 这也让更多的企业得以采撷到机器学习的红利 。
尤为重要的是 ， AmazonSageMaker显著简化和加快了模型训练过程 ， 令机器学习的效率更高 。 与此同时 ， 藉由最近的一系列重要功能和高级特性 ， AmazonSageMaker让客户能够更轻松地构建、训练、调优和部署机器学习模型 。
在日前的一场媒体沟通会上 ， AWS首席云计算企业战略顾问张侠博士不无骄傲地表示 ， 全球目前已经有数万家企业选择AWS来运行机器学习的负载 ， 至少两倍于其他任何的运营商 ， 其中既包括传统企业 ， 也有大量的创新企业 。
Amazon SageMaker：引领无处不在的创新
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【Amazon SageMaker：引领无处不在的创新】之所以能够将机器学习做到最好 ， 一定程度上是因为Amazon出身电商 。 成立之初 ， Amazon就非常关注机器学习 ， 在仓储、配送等领域 ， 以及更多的工作和业务流程中 ， 大量应用了机器学习技术 。 经历了长期的迭代 ， 这些技术自然更加适应应用需求 ， 而不是纸上谈兵 。
张侠强调 ， 在机器学习领域 ， Amazon不是闭门造车 ， 而是全方位地支持各种各样的开源框架 ， 不同的框架意味着不同的特点和不同的使用场景 ， 也彰显了AmazonSageMaker适配最为宽泛的生产和应用场景 。
在基础架构层面 ， Amazon的虚机提供各种各样的实例 ， 以及现成的Amazon机器镜像（AMI ， AmazonMachineImage） 。 也就是说 ， 客户只要租用了Amazon的虚机 ， 就可以立刻启动 ， 通过包括各种容器在内的方式 ， 部署机器学习 。
中层是机器学习的核心服务层 ， 这也是本次AWS发布的主要产品 ， 包括AmazonSageMaker和Studio等 。
最顶层是人工智能的服务层 ， 包括了一些通过深度学习开发出来的专用服务 ， 譬如语音转文字的AmazonPolly和AmazonTranscribe ， 针对云上客服的ContactLens ， 针对推荐引擎的Personalize ， 针对预测的AmazonForecast等 ， 不胜枚举 。
Amazon SageMaker：引领无处不在的创新
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张侠表示 ， 在以上所述的三层中 ， 越往下越基础 ， 对使用人的要求越高 ， 但是它的功能也就更强大 ， 客户可以用来做更多的事情 。 越往上越专业和专门化 ， 因此AWS也是尽可能将之产品化和服务化 ， 帮助更多的客户能够快速使用 。
据大宇无限机器学习技术总监苏映滨介绍 ， 该公司是AWS机器学习的用户 ， 业务主要是为拉美、中东、东南亚等新兴市场提供移动短视频服务 ， 该公司主力产品Snaptube的月活用户已经突破1亿 。
他表示 ， SageMaker的出现 ， 帮助大宇无限实现了从0到1的突破 ， 极大地简化了整个机器学习的构建、训练和部署的流程 ， 很多时候大宇无限直接做好训练瞬狙的准备 ， 直接调用接口、设置参数 ， 基本上几个命令就可以部署上线 。
作为AWS机器学习的忠实用户 ， 伊克罗德产品经理陈昶佑也现身说法 。
据介绍 ， 伊克罗德是一家云端的云咨询服务公司 ， 是AWS中国核心级资质的合作伙伴 ， 100%专注于AWS的云计算 ， 可以为客户提供云端咨询服务、搬迁、云托管等业务 ， 还会协助他们优化架构和成本结构等 。
伊克罗德可以将AmazonSageMaker作为基础 ， 在其上为客户构建相应的解决方案 。 譬如某家营销科技公司 ， 通过伊克罗德在AWS上提供的方案 ， 它可以去深入分析市场上的消费数据 ， 提供洞见与分析 ， 协助该公司的客户拟定营销策略 。
陈昶佑表示 ， 类似的工作以前不是不能做 ， 但是工作量委实太过巨大 ， 在既有的数百亿笔交易之外 ， 新的数据仍在以非常快的速度叠加 ， 多元而且不一致 ， 处理的难度非常大 ， 成本更是难以承受 。 不过通过伊克罗德提供的AI模型 ， 系统就会自动对大量的数据自动进行分析与解读 ， 从根本上解决了客户的痛点 。
张侠最后表示 ， 中国是一个接受创新非常快的国家 ， 各种新兴应用在中国的普及远远快于欧美等发达国家 。 相信AmazonSageMaker的落地 ， 将会为更多的企业插上翅膀 ， 让机器学习无处不在 ， 让创新迈入新的时代 。


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