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Amazon ajoute de nouvelles fonctionnalités à SageMaker


Technologie : Le service d'apprentissage automatique entièrement géré bénéficie de nouveaux algorithmes et du support d'un nouveau framework, ainsi que de nouvelles fonctionnalités pour la gestion des pipelines de machine learning.

 

Amazon a présenté mercredi une série d'améliorations pour SageMaker, son service d'apprentissage automatique managé. SageMaker Workflows est une série de fonctionnalités facilitant la gestion des pipelines d’apprentissage automatique.

Amazon introduit également de nouveaux algorithmes intégrés et le support d'un nouveau framework, ainsi que de nouvelles normes de conformité et d’accréditation.

De l'aide pour entraîner les modèles

Amazon a lancé SageMaker lors de la conférence AWS re: Invent de l’année dernière - aux côtés de nombreux autres services supplémentaires, dont beaucoup reposaient sur l’apprentissage automatique. En amont de la conférence de cette année, Amazon Web Services a annoncé plusieurs améliorations de ces services, notamment des mises à jour d'Amazon Polly, Transcribe et Translate.

Amazon vient également d'introduire la mise à l'échelle prédictive pour les instances EC2. SageMaker a été doté de près de 100 nouvelles fonctionnalités au cours de l’année écoulée, a en outre souligné Amazon.

Avec SageMaker Workflows, les clients bénéficient de nouvelles fonctionnalités d'automatisation, d'orchestration et de collaboration pour les pipelines d'apprentissage automatique. Par exemple, SageMaker Search permet aux clients de trouver rapidement des runs pertinents d'entrainement de modèle, directement depuis la console AWS. Cette fonction les aidera plus facilement à trouver la bonne combinaison de jeux de données, d'algorithmes et de paramètres pour leurs modèles.

Workflows inclue également l'intégration et la visualisation de Git pour une meilleure collaboration et un meilleur contrôle des versions. De plus, les clients peuvent désormais utiliser Step Functions pour automatiser et orchestrer des étapes SageMaker dans un workflow de bout en bout. SageMaker s’intègre désormais aussi à Apache Airflow, un framework open source populaire, pour créer, planifier et surveiller des workflows multi-étapes.

Amazon introduit aussi de nouveaux algorithmes dans SageMaker pour détecter les adresses IP suspectes (IP Insights), les imbrications à faible dimension pour les objets de grande dimension (Object2Vec) et le regroupement non supervisé (clustering K-means).

Ces algorithmes intégrés sont tous conçus pour prendre en charge des jeux de données pouvant atteindre des pétaoctets. Amazon a également ajouté le support d'un nouveau framework. Bientôt, les clients pourront exécuter des tâches Horovod entièrement managées pour du trainng distribué de grande envergure, ainsi que scikit-learn et Spark MLeap pour l'inférence.

En termes de conformité et d'accréditation, Amazon ajoute SageMaker à ses audits de niveaux 1, 2 et 3 de système et contrôles organisationnels (SOC).

Article "Amazon adds new features to SageMaker" traduit et adapté par monontrail.org

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