Tag: Amazon SageMaker

利用SageMaker Operator可以实现从本地的，自建的Kubernetes集群中，对AWS SageMaker 进行训练任务的提交和管理。

本文使用了 SageMaker BlazingText 实现了文本多分类。在样本不均衡问题上，使用了回译和 EDA 两个方法对少类别样本进行了过采样处理，其中回译方法调用了 AWS Translate 服务进行了翻译再翻译，而 EDA 方法主要使用同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除对文本数据进行处理。 本文也使用了AWS SageMaker 的自动超参数优化来为 BlazingText 的文本分类算法找到最优超参数。

在Amazon SageMaker上以管道模式使用Horovod的多GPU或分布式训练方法，能够为数据集的各个分片创建独立的训练通道并在数据通道内访问对应分片，借此实现大规模模型训练。这种方式能够缩短在实际训练开始之前将数据集传输至训练实例所占用的时间，因此特别适用于具有大规模训练数据集的Amazon SageMaker训练场景。

在本文中，我们演示了如何在您的运行环境中接入各类数据源，包括Amazon EMR上的Hive与PrestoDB、Amazon Athena、Amazon Redshift以及MySQL兼容型Amazon Aurora集群等，并借此经由Amazon SageMaker实现分析、剖析并运行统计计算。您也可以通过JDBC将同一方法扩展到其他数据源。

Amazon SageMaker可帮助用户在端点之上运行多个生产变体，从而轻松对生产环境中的ML模型进行A/B测试。大家可以使用SageMaker提供的功能配合不同训练数据集、超参数、算法以及ML框架测试由此训练出的模型，了解它们在不同实例类型上的执行性能，并将各项因素整合起来形成不同搭配。我们还可以在端点上的各变体之间进行流量分配，Amazon SageMaker会根据指定的分发方式将推理流量拆分并分发至各个变体。

Amazon SageMaker支持从数据注释、到生产部署、再到运营监控的整个ML开发周期。正如Olexya与SNCF Réseau的工作所示，Amazon SageMaker具有良好的框架中立性，能够容纳各类深度学习工作负载及框架。除了预先为Sklearn、TensorFlow、PyTorch、MXNet、XGBoost以及Chainer创建配套Docker镜像与SDK对象以外，您也可以使用自定义Docker容器，几乎任何框架，如PeddlePaddle、Catboost、R以及Caffe2。

本文引导大家为Amazon SageMaker notebook实例创建自定义持久R环境。关于Amazon SageMaker上的R notebooks，请参阅Amazon SageMaker示例GitHub repo。关于创建基于R内核的Amazon SageMaker notebook实例的更多详细信息，请参考在Amazon SageMaker notebook实例上使用R代码博文。

在本文中，我们讲解了如何根据用户交易与活动构建异构图，并使用该图及其他收集到的特征训练GNN模型，最终对交易的欺诈性做出预测。本文还介绍了如何使用DGL与Amazon SageMaker定义并训练具备高预测性能的GNN模型。关于此项目的完整实现以及其他GNN模型详细信息，请参见GitHub repo。

在本文中，我们使用Amazon SageMaker以BERT为起点，训练出一套能够标记句子语法完整性的模型。接下来，我们将模型分别部署在使用Elastic Inference与不使用Elastic Inference的Amazon SageMaker终端节点。您也可以使用这套解决方案对BERT做其他方向的微调，或者使用PyTorch-Transformers提供的其他预训练模型。
Key Messages as Tag

本文展示了两个用例，分别通过Amazon A2I将表格数据引入人工审核工作流中，且分别对应不可变静态表与动态表。当然，本文对于Amazon A2I功能的表述只能算是冰山一角。目前Amazon A2I已经在12个AWS区域内正式上线，关于更多详细信息，请参阅区域表。