4月30日消息，Amazon SageMaker 在由光環(huán)新網(wǎng)運營的 AWS 中國(北京)區(qū)域和由西云數(shù)據(jù)運營的 AWS 中國(寧夏)區(qū)域正式開放。據(jù)介紹，借助Amazon SageMaker ，可以幫“小白”用戶在10分鐘訓練出ML模型。

　　為了讓數(shù)據(jù)科學家、算法工程師、業(yè)務開發(fā)者都能輕松駕馭機器學習，AWS 于 2017 年 11 月推出了 Amazon SageMaker 機器學習平臺服務，并且在過去的兩年多里不斷豐富功能組件。

　　Amazon SageMaker 是一項完全托管的服務，可以幫助機器學習開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家快速構(gòu)建、訓練和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了機器學習過程中各個步驟的繁重工作，讓開發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。

　　Amazon SageMaker支持多種深度學習框架，包括：TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Keras、Gluon、Horovod、Scikit-learn 和 Deep Graph Library。

　　除了默認支持的框架，其他任何框架可以通過自帶容器(BYOC,Bring Your Own Container)的方式在Amazon SageMaker中運行，包括模型訓練和部署。

　　Amazon SageMaker 支持基于托管的 Spot 競價實例進行訓練，訓練成本降低最多可達 90 %。

　　同時，Amazon SageMaker 支持一鍵部署模型，針對實時或批量數(shù)據(jù)生成預測�？梢钥缍鄠�可用區(qū)在自動擴展的實例上一鍵部署模型，在實現(xiàn)高冗余的同時無需做任何基礎設施運維操作。

　　目前，Amazon SageMaker 服務已在由光環(huán)新網(wǎng)運營的 AWS 中國(北京)區(qū)域和由西云數(shù)據(jù)運營的 AWS 中國(寧夏)區(qū)域上線，感興趣的朋友可以去官網(wǎng)根據(jù)教程指導，學習 Amazon SageMaker 的模型構(gòu)建、訓練和部署。