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发布日期:2022-09-23 05:53    点击次数:66


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本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请酌量出处。

论 AI 圈活菩萨,非李沐憨厚莫属。

前有编写「动手学深度学习」,成就圈内初学经典,后又在B站免费讲斯坦福 AI 课,一则深重硬核讲论文的视频播放量36万,不少课题组从导师到见习本科生都在追番。

如斯给劲的共享,难怪不少人骄气自称「已拜在憨厚门下」——

而最近,我发现存平台干了个更给劲的事。

这个平台无偿提供算力不说,还将初学经典「动手学深度学习」放进平台,免费供大众学习和实操,名曰:Amazon SageMaker Studio Lab 。

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按先容说法,该平台基于 JupyterLab,提供免费 GPU 和 CPU 算力+15G永远存储功能,还与 GitHub 勾通,宝石主流机器学习器具组件和开源资源包使用,开发者可聚拢「动手学深度学习」课本自行磨炼模子、看落幕。

况且,他们还堪称央求只需一个邮箱,不要官方账号,更无谓填什么信用卡。

真有这样好的事?

今天就带着大众沿途亲测试试。

真能实操「动手学深度学习」案例?

通过勾通 studiolab.sagemaker.aws ,咱们即可登入 web 端平台,探探虚实。

哪能找到「动手学深度学习」?

从界面能看到,平台提供 GPU/CPU 算力选拔,况且,可胜仗开启使用,确乎无需付款。

右下角,咱们就能看到那本 Dive into Deep Learning (缩写为 D2L )。

胜仗点击 Open D2L notebooks 可翻开:

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开启神气后,系统自动加载D2L资源,并存储在咱们的云上文献夹中。

README 文献也一并翻开好了,在这里面,系统环境成就、全书节录、面向受众、目次框架一应俱全。文末还有每个章节勾通,从中能胜仗插足。

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到这,就不错通过平台聚拢课程内容与实操来学习深度学习了——

那么实操恶果如何?

哪儿哪儿的代码,都能启动给你看

以经典中的经典的 AlexNet 部分为例,感受一下。

平台上,AlexNet 因循发展、基础原贯通释均呈现出来,模子的界说构建代码均可启动。

为保证初学者更好贯通,还能构建单通道数据示例,明察 AlexNet 里面8个层的输出情况,目的嘛,在于帮咱们直觉了解不同层的作用:

最要道的是,磨炼模子措施也绽放实操,选中代码部分启动即可。

不外该经由允许时间较长,咱们在 GPU 选项下磨炼有时使用7分钟,冉冉等吧!

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△眼看弧线逐渐冉冉画出来

值得一提的是,由于悉数这个词界面都能当作 Notebook 添加代码,纪录学习思考——

因此,即便咱们课程完成,还能在文末添加代码栏,对照着章节末尾习题,编程落幕功课。

从数理基础到实操环境成就,都安排得鲜明净白

上头展示还只是一个末节。其实,从全勾通层、卷积、池化等见识先容,到 ResNet、DenseNet 教会…在 Amazon SageMaker Studio Lab 免费环境中均有呈现及实操,都安排得鲜明净白。

平台还贴心性计议到咱们的高数线性代数基础不一,不是每个人都过了90分,还把单变量微积分、最大似然等数理基础先容和代码落幕都给出来了,还附上环境成就措施,一副很靠谱的架势。

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经过上头考据,这个 Amazon SageMaker Studio Lab 确乎可免费又完满地实操大神的「动手学深度学习」——

对但愿初学乃至深度独揽 AI/ML 这门时期的人来说,这种表面+奉行型的研习步地天然更为高效,日后切换到内容责任或科研以至创业中,过渡也更为无缝。

事实上,它的智商还不仅这个水平。

一个面向开发者的免费平台

从名字上你也发现了,推出 Amazon SageMaker Studio Lab 的幕后企业是亚马逊云科技。

这家前沿时期大厂这次推出免费平台,不单将「动手学深度学习」做成表面+实操训诲场,更想面向数据科学家、企业开发者、高校师生——

提供一个免费低门槛初学机器学习的普惠契机。

其竟然亚马逊云科技之前,业内已有多个绽放机器学习平台——

那么,这回的 Amazon SageMaker Studio Lab , 影音先锋亚洲熟女AV网又有什么值得关注的新亮点?

咱们沿途先从成就看起。

平台提供15G以上永远存储,16G内存,4个 CPU ,GPU 为英伟达 Tesla T4 ,比当前其他主流平台稍高。

由于使用了较新架构的英伟达 Tesla T4 ,其搀杂精度运算速率预备相应也更高,此外,免费版与 SageMaker Studio 使用疏浚架构,额外于叠加一层企业级 Buff ,清爽性更有保险。

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值得咱们堤防的是,平台宣传的是4小时 GPU+12小时 CPU ,但内容上,咱们到时间后仍可再次开启 Runtime ,原来的文献依然存在。

不外淌若你想挖币,如故算了…

平台明令辞谢使用 SageMaker Studio Lab 进行坐褥行动,挖掘加密货币查到胜仗封号。

说完成就,再看下实操。

从操作性上来说, Amazon SageMaker Studio Lab 比较其他平台更粗略直觉。

界面不单是能建设 Jupyter Notebook 文献,还宝石咱们胜仗新建 Terminal 标签页、 Markdown 样式文献。

此外,这个平台成就有 Conda 和 Pip 资源包科罚器,幸免咱们访佛安设开源软件包,省事宽心。

拉取 GitHub 神气以至无需使用大喊行,点击左侧按钮即可。

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若克隆神气中有 yml 环境成就文献,在建设神气同期,也会同步建设好 Conda 环境。

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平台还与 Github 关联。

在咱们我方的 Github 神气 README 文档中加入以下内容:

[![Open In Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/org/repo/blob/master/path/to/notebook.ipynb)

即可加入「 Open in Studio Lab 」按钮——

别人只需一键,即可接入 Amazon SageMaker Studio Lab 平台。

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天然,咱们也不错通过手动上传或拷贝的步地新建 ipynb 。

以经典的图像分类算法例如。

从其他平台拷贝一份 ipynb 文献后,无需修改即可使用,最多也就是手动安设依赖项。

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实测磨炼模子的速率与其他平台基本疏浚,有时,无缓冲在线不卡aV以至稍快。

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终末,得望望许多人热心的数据安全问题。

咱们做机器学习,频频拿着巨额人脸隐讳信息,以至是尚未脱敏的病院病患信息,为保护别人隐讳和数据安全,还得望望这方面情况。

Amazon SageMaker Studio Lab 脱胎于企业级愚弄,愉快每个人数据均通过加密保护,且淌若删除账户,悉数关悉数据也均相应删除,平台方愉快,不做保留。

当前,已有许多名校名企用上了 Amazon SageMaker Studio Lab ,并为其站台背书。

这里面,有 ENIAC 出生地的宾夕法尼亚大学工程学院,也有美国加州圣克拉拉大学金融系,还有 Hugging Face 。

国内关注者也不少。

南边某985理工院校机器学习畛域博士生暗意,他们课题组主见诚然是传统机器学习,但仍需深度学习步地接济考据。

由于实际室的揣摸开辟好几年前购入的,跟着人员与盘问主见的加多,超越是在投稿前夜,揣摸资源的争抢情况很精深。Amazon SageMaker Studio Lab 对他们来说,竟然有诱惑力。

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说完该免费平台的各种优点,下个问题就是:若何央求?

这里伸开讲讲。

无需亚马逊云科技账号,登陆官方勾通 studiolab.sagemaker.aws/requestAccount 填写邮箱及关系信息即可。

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不外,为保证大众早日通过央求用起来,有些 Tips ,但愿大众属意:

淡薄言语用英文,填写明晰关系机构称号,所留邮箱后缀与方位机构英文名匹配,这样的央求更真正靠谱。

欢欣上述要求,亲测24小时内就能得回邀请,堤防查收邮箱。

无缝移动的进阶版

前边也曾提到了, Amazon SageMaker Studio Lab 与专科版 Amazon SageMaker Studio 为吞并架构,是以,淌若想从初学免费版移动专科版,细目不是大事儿。

对专科开发者来说,这天然提供更多进阶科研及创业的可能。

更具体看,专科版 Amazon SageMaker Studio 重新到尾也曾提供给开发者一套额外全面的功能:

比如提供大畛域漫步式磨炼,面向咱们坐褥性的大模子磨炼需求。使用分区算法,在 GPU 实例中自动拆分大模子和数据集,莳植并行度加速磨炼速率。

比如数据标注功能 Ground Truth Plus ,拉上了人类行家,聚拢机器学习接济预璀璨,大幅缩短标注造作,莳植标注速率。

再比如 Amazon SageMaker Data Wrangler ,该功能面向机器学习中的数据准备阶段,可通过可视化界面进行数据选拔、计帐、探查。只需一键导入,无需代码即可快速圭臬化、更正巨额量、结构林林总总的数据。「四大」之一的德勤就收受了该项功能,原来几个月才智完成的数据准备,当今压缩到几天完成。

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此外,Amazon SageMaker Studio 还包括探询权限欺压科罚、模子监控、无奇迹器推理功能、推理成就保举…直至全周期的工业化 AI/ML 奇迹,都给包圆了。

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上述各种,不少是本年亚马逊云科技 re:Invent 2021 新推出的功能,很猛进程展示出这家企业对需求的贯通和时期的前瞻性——

对专科开发者、数据科学家,不论是盘问,如故创业,这些功能均提供了更多可能性。

更有道理的是,亚马逊云科技着眼点似乎并不啻于磋磨业务,还有许多「不挣钱」的普惠性步履提供给咱们。

机器学习马拉松神气就是一个体现。

该步履一年好几场,平台一方会在AI关系畛域愚弄中拿出试题,涵盖 AI 自动化编程、对灾害进行驻防或定损等等方面。

步履将会测试挑战者 CV 、NLP 等方面手段上下,这时间,关系平台、资源也由平台方提供。优厚者会得到最高5万美元的奖品。

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像这种面向内容需求,又将时期普惠开发者的步履还有许多,况且,各有好玩之处或社会价值。

有0门槛即可初学机器学习的自动驾驶竞速赛 Amazon DeepRacer ,关注者数百万,参与开发者已有14万;

也有步履跟非盈利性组织 Girls in Tech 协作,匡助更多女性了解并上手机器学习,排斥科技圈的性别差距;

还有最新推出,在圈内激发高度关注的 Amazon SageMaker Canvans ,面向0代码警戒的企业里面分析师、运营者,帮他们在内容业务中愚弄到机器学习这门时期。

机器学习的初学平台天花板,还可免费实操经典教程,确乎也没谁了 时期大厂退居幕后

终末,如何评价亚马逊云科技的 SageMaker Studio Lab ?

磋磨角度看,这些做法对过去自家生态构建天然故意,是头部企业保持身位的必要动作。此外,巨额企业动辄年薪50万招关系从业者,对许多开发者亦然善事。

毕竟,人工智能短少肉眼可见,大部分开发者有丰富编程警戒和数理基础,唯独挡板就是:不熟识机器学习。补上这块就喝汤,何乐不为?

不外,从行业维度看,上述动作也确乎在鼓动前沿时期落地——

不外这里的鼓动,不在于更快,而在于更广。

要表现,一百年前汽车刚发明,唯有机械行家才智成为车主,以至于其时社会,司机都是一个手握前沿时期的奇迹。

也要表现,三十年前,PC 和互联网只是少部分开发者的玩物,以至于开发网站都能让人飞速暴富,积蓄起万丈高楼相同高的金钱。

是以,百年前的人无法贯通一个大家可开车的社会,是以,30年前的人们也很难遐想我方不错动动手指领有属于我方的互联网平台。

今天放在机器学习上也相同。即即是最前沿的科技界行家,也只可窥见AI落地疆土的小部分描述。唯有一再降维,这项时期才智走进千行百业场景,在不同配景不同阅历的人手里才会产生不同频率的回响——

这既是亚马逊云科技普惠布局的价值体现,亦然李沐憨厚等大拿的公心方位。

那么,将来 AI 时期还能开释多大能量?

谜底还得从每位个体开发者、每个场景裂隙里,去寻找。

 



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