AWS voegt verschillende nieuwe mogelijkheden toe aan zijn machine learning-gerelateerd aanbod, waaronder gratis toegang tot SageMaker Studio Lab.
Op Re:Invent introduceert AWS verschillende nieuwe oplossingen binnen zijn cloudportfolio van machine learning-diensten. Eerst en vooral lanceert de cloudreus SageMaker Studio Lab: een gratis versie van SageMaker Studio waarmee iedereen aan de slag kan, ook zonder AWS-account.
Uitgebreide functionaliteit
Zowel professionals als studenten kunnen zichzelf via de browser met hun mailadres snel inschrijven voor SageMaker Studio Lab. Vervolgens krijgen gebruikers toegang tot sessies met maximaal twaalf uur aan CPU-rekentijd en vier uur aan GPU-rekentijd. Wanneer de tijd op is, stopt de sessie maar AWS biedt wel een ongelimiteerde hoeveelheid gratis sessies aan. SageMaker Studio Lab onthoud wel waar je zat, zodat je kan verder werken.
De oplossing is dus best krachtig, maar niet geschikt voor workloads in productie. AWS richt zich op iedereen die ervaring wil opdoen. SageMaker Studio Lab is wel gelinkt aan SageMaker Studio. Om je werk daarin te importeren, heb je natuurlijk wel een AWS-account nodig.
Meer machine learning
Machine learning is net als vorig jaar een belangrijke pijler voor AWS tijdens Re:Invent. ’s Werelds grootste cloudprovider pakt op de conferentie ook nog uit met SageMaker Ground Truth Plus, SageMaker Training Compiler en SageMaker Serverless Inference.
Ground Truth Plus linkt klanten met mensen die gespecialiseerd beelden kunnen labelen. Dat is belangrijk om data voor te bereiden voor de training van geavanceerde modellen. Training Compiler optimaliseert automatisch Python-code en genereert GPU-kernels op maat van het model, wat training in de praktijk moet versnellen.
Serverless en keuzehulp
SageMaker Serverless Inference is een nieuwe dienst voor inferentie waarbij gebruikers zich geen zorgen meer moeten maken over de onderliggende infrastructuur. Klanten betalen enkel voor de inferentieworkloads die ze draaien, terwijl AWS automatisch de meest geschikte hardware voorziet. Aangezien het om een serverless-oplossing gaat, schaalt die hardware mee met de actuele nood. “AWS kiest automatisch de meest effectieve prijs-prestatie-optie”, zegt Jean-Pierre Le Goaller, Head of AWS Technology and Solutions Architecture in de Benelux.
Tot slot beseft AWS dat zijn machine learning-aanbod stilaan erg uitgebreid wordt. De nieuwe SageMaker Inference Recommender moet klanten helpen om door het bomen het bos te zien. De tool helpt om automatisch de meest geschikte AWS-instance te kiezen om bepaalde machine learning code op te draaien. De verschillende opties die AWS biedt, hebben immers allemaal hun sterktes en zwaktes, en het ene werkt al efficiënter met bepaalde code dan het andere.