想要打造一款 AI 應(yīng)用，對于任何人來說都并非易事。底層需要海量的算力支撐，向上需要高難度的算法模型，同時還要有海量的數(shù)據(jù)來增強模型實力，在用戶側(cè)還需要不斷地優(yōu)化交互效果，以提升對用戶的友好度。
但對于開發(fā)者而言，開發(fā)一款屬于自己的 AI 應(yīng)用真的遙不可及嗎？打磨一款適應(yīng)于自家企業(yè)業(yè)務(wù)場景的模型真的如此艱難嗎？
本期『云上探索實驗室』“從實踐中探索機器學(xué)習(xí)邊界—— Amazon SageMaker 產(chǎn)品體驗”活動中，多名開發(fā)者給出了否定的答案。他們基于 Amazon SageMaker，輕松幾步操作，便構(gòu)建了屬于自己的機器學(xué)習(xí)模型，其中甚至包括了一些接觸 AI 開發(fā)不久的小白學(xué)員，他們的作品一樣讓人感到驚艷。
(資料圖片僅供參考)
云上探索實驗室旨在用技術(shù)實驗、產(chǎn)品體驗、案例應(yīng)用等方式，讓開發(fā)者們能夠基于亞馬遜云科技的開發(fā)工具與服務(wù)，結(jié)合自身行業(yè)和專業(yè)背景，充分發(fā)揮想象力和創(chuàng)造力。本次第一期的 AI 主題活動共有 118 位開發(fā)者報名，基于 Amazon SageMaker 對機器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行更多的探索與實踐，并最終產(chǎn)出了 25 份體驗報告。
活動部分作品
本次產(chǎn)出的報告中，開發(fā)者們借助 Amazon SageMaker 提供的模型管理和部署服務(wù)，將模型應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景中。作品包含了模型搭建、模型部署、應(yīng)用開發(fā)等諸多場景，由于篇幅原因便不再展開介紹，大家可以掃描海報中的二維碼查看體驗文章及視頻。
AI 開發(fā)，近在眼前
AI 開發(fā)難嗎？當(dāng)然難，僅從 AI 開發(fā)者的身價和薪酬方面就會有所體現(xiàn)。本期云上探索實驗室活動，聚集了大量對 AI 感興趣的開發(fā)者。大家在活動社群里暢所欲言，分享體驗感受、交流技術(shù)開發(fā)、探討實踐難點、參加社群活動等。云上探索實驗室通過簡化開發(fā)者學(xué)習(xí)體驗門檻、增進(jìn)技術(shù)交流，拉近了開發(fā)者與技術(shù)之間的距離。
活動社群溝通無間
當(dāng)然，經(jīng)驗復(fù)用，成果共享，也是交流核心目的之一。在社群中，不少開發(fā)者還將體驗時遇到的困難及解決辦法及時地分享沉淀，讓更多人看到，避免重復(fù)在一個坑里摔倒。體驗者“Thoma”甚至整理了一份文檔出來，成為社群里真正的探路者。
有前人栽樹，自然少不了后人乘涼。在社群里，不少的開發(fā)者都體驗到了成長。一方面是知識和技能的成長，有專家指點，也有先行者探路，很多技術(shù)點都能直接獲得；另一方面則是學(xué)習(xí)方法的提升，遇到問題大家都是傾囊相授，不論是破解難點的訣竅還是經(jīng)驗，最終都能變成社群里所有人的共同財富。
高效開發(fā)，他們的經(jīng)驗之談
Amazon SageMaker 自 2017 年推出以來，其套件功能和特性一直在持續(xù)迭代中，來自亞馬遜云科技最新的技術(shù)成果借此充分展現(xiàn)。當(dāng)然，新的技術(shù)帶來的可不是什么未知的黑盒，而是切實的效能提升。
在經(jīng)歷過本次活動之后，很多開發(fā)者也對 Amazon SageMaker 有了新的認(rèn)知。
體驗者“中杯可樂多加冰”表示：
“Amazon SageMaker 下載和庫安裝速度非?？?，可極大提高工作效率；其具有豐富的計算資源，可以滿足不同規(guī)模的機器學(xué)習(xí)項目需求。同時，Amazon SageMaker 提供了各種配置選項，可以根據(jù)具體的項目需求進(jìn)行靈活的設(shè)置。Amazon SageMaker 高效的文件系統(tǒng)和存儲選項，使得文件讀寫速度驚人。豐富的工具和功能，也能與亞馬遜云科技其他服務(wù)完美集成，可以大幅提高工作效率?！?
體驗者“白水”則認(rèn)為：
“在模型訓(xùn)練過程中，Amazon SageMaker 提供多種模型部署教程，操作簡單便捷，多種實例類型的初始化和使用也十分方便；可視化能力可以幫助開發(fā)者在部署 Web 應(yīng)用過程中快速預(yù)覽。而豐富的生態(tài)可提供一系列機器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用以及對應(yīng)的 IDE，幫助開發(fā)者進(jìn)行 AI 開發(fā)?！?
體驗者“曲鳥”表示：
“Amazon SageMaker 的使用方式符合大眾習(xí)慣，框架設(shè)計簡潔，可讀性好，類層次清晰，能夠把使用者的關(guān)注點更集中在訓(xùn)練腳本本身；Amazon SageMaker 在模型開發(fā)全流程上提供了相應(yīng)的功能，幫助算法工程師們能夠?qū)Ｗ⒂跇I(yè)務(wù)和模型本身；其提供了多種方式及算法，能夠提升訓(xùn)練前的數(shù)據(jù)標(biāo)記效率，對當(dāng)前機器學(xué)習(xí)應(yīng)用瓶頸問題做了很多針對性地提升，也使得使用更加高效?！?
體驗者們打開了一扇窗，輕松窺到了 Amazon SageMaker 能力中的一環(huán)。其能夠幫助開發(fā)者們消除了機器學(xué)習(xí)開發(fā)過程中大量的繁重工作，讓開發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。除此之外，Amazon SageMaker 還有大量的能力尚未展現(xiàn)，也值得為開發(fā)者們進(jìn)一步探索。
云上探索實驗室，讓開發(fā)高效有趣
云上探索實驗室將持續(xù)幫助開發(fā)者親身感受最新、最熱門的亞馬遜云科技開發(fā)者工具與服務(wù)。
“一同創(chuàng)造分享，互助啟發(fā)，玩轉(zhuǎn)云上技術(shù)?！痹粕咸剿鲗嶒炇页珜?dǎo)并鼓勵參與者分享心得和實踐，并沉淀于亞馬遜云科技開發(fā)者社區(qū)中。我們相信，所有分享的內(nèi)容都可以幫助到更多開發(fā)者進(jìn)行學(xué)習(xí)與開發(fā)，為技術(shù)實踐提供更多可能。
接下來，云上探索實驗室還會繼續(xù)推出一系列的技術(shù)實驗、產(chǎn)品體驗活動，歡迎大家繼續(xù)關(guān)注。
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