最前线｜助AI绘画独角兽StabilityAI全球走红，亚马逊云科技凭AmazonSageMaker登顶IDC报告(3)

为此，Amazon SageMaker推出了全球首个用于机器学习的集成开发环境（IDE），使开发人员、数据科学家和商业分析师能够快速、轻松地准备数据，并在规模上构建、训练和部署高质量的机器学习模型，例如Amazon SageMaker Canvas为没有机器学习经验的商业分析师提供的无代码环境。Amazon SageMaker Studio Lab为学生提供无需设置、不收费的机器学习环境，让他们能够更快地学习机器学习技能。
最近，亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会上宣布Amazon SageMaker 推出八项新功能，包括：新的 Amazon SageMaker 机器学习治理功能可以在整个机器学习生命周期中提供对模型性能的可见性；新的 Amazon SageMaker Studio Notebooks 功能提供了增强的Notebooks体验，让客户只需点击几下即可检查和解决数据质量问题，促进数据科学团队之间的实时协作，通过将Notebooks代码转变到自动化作业加速机器学习实验到生产的过程；Amazon SageMaker Geospatial ML 让地理空间数据处理变得更容易等等。
此次发布的新功能让团队能够更轻松地协同机器学习模型的端到端开发和部署，将数据扩展到地理空间，帮助客户大规模利用机器学习，并更好地进行机器学习相关的模型治理。
LG人工智能研究院最近推出了由超大“人工智能语言模型”EXAONE驱动的人工智能艺术家Tilda。Tilda可以处理2.5亿个高清图像-文本对数据集，并且通过多模态人工智能创造全新的图像。Amazon SageMaker的扩展和分布式训练能力，在开发EXAONE时发挥了至关重要的作用。训练Tilda这样的超大模型需要海量计算，高效的并行处理至关重要，此外，对大规模数据实现可持续管理，灵活处理新获取的数据也是必要条件。LG人工智能研究院通过使用Amazon SageMaker训练模型和分布式训练库，在未对训练代码进行重大修改的情况下，训练模型的速度提高了59%。
香港职业教育学院的IT部门使用Amazon SageMaker Studio Lab为学生提供参与真实世界机器学习项目的机会，而不会被设置或配置所困住，从而能做更多的编码练习。在基础机器学习和Python相关的课程中使用Amazon SageMaker Studio Lab可以为学生在多项云技术方面打下坚实基础。