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1、动手学深度学习在B站火到没谁，加这个免费实操平台，妥妥天花板！ 论 AI 圈活菩萨 非李沐教师莫属。 前有编写动手学深度学习 成就圈内入门经典 后又在B站免费讲斯坦福 AI 课 一那么艰深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。 如此给劲的共享 难怪不少人骄傲自称已拜在教师门下 而最近 我发现有平台干了个更给劲的事。 这个平台无偿提供算力不讲 还将入门经典动手学深度学习放进平台 免费供大众学习以及实操 名曰 Amazon SageMaker Studio Lab 。 按介绍讲法 该平台基于 JupyterLab 提供免费 GPU 以及 CPU 算力 15G永久存储功
2、能 还与 GitHub 链接 支持主流机器学习工具组件以及开源资源包使用 开发者可结合动手学深度学习教材自行训练模型、看结果。 而且 他们还号称申请只需一个邮箱 不要官方账号 更不用填什么信誉卡。 真有这么好的事 今天就带着大众一起亲测试试。 真能实操动手学深度学习案例 通过链接 studiolab.sagemaker.aws 我们即可登入 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 算力选择 而且 可直接开启使用 确实无需付款。 右下角 我们就能看到那本 Dive into Deep Learning (缩写为 D2L )。 直接点击 Open
3、 D2L notebooks 可翻开 开启工程后 系统自动加载D2L资源 并存储在我们的云上文件夹中。 README 文件也一并翻开好了 在这里面 系统环境配置、全书概要、面向受众、目录框架一应俱全。文末还有每个章节链接 从中能直接进入。 到这 就可以通过平台结合课程内容与实操来学习深度学习了 那么实操效果怎样 哪儿哪儿的代码 都能运行给你看 以经典中的经典的 AlexNet 局部为例 感受一下。 平台上 AlexNet 沿袭开展、根底原理解释均呈现出来 模型的定义构建代码均可运行。 为保证初学者更好理解 还能构建单通道数据例如 观察 AlexNet 内部8个层的输出情况 目的嘛 在于帮我们直
4、观解析不同层的作用 最关键的是 训练模型环节也开放实操 选中代码局部运行即可。 不过该经过允许时间较长 我们在 GPU 选项下训练大约使用7分钟 渐渐等吧 眼看曲线缓缓渐渐画出来 值得一提的是 由于整个界面都能作为 Notebook 添加代码 记录学习考虑 因此 即便我们课程完成 还能在文末添加代码栏 对照着章节末尾习题 编程实现作业。 从数理根底到实操环境配置 都安排得明明白白 上面展示还只是一个小节。其实 从全连接层、卷积、池化等概念介绍 到 ResNet、DenseNet 讲解在 Amazon SageMaker Studio Lab 免费环境中均有呈现及实操 都安排得明明白白。 平台还
5、贴心地考虑到我们的高数线性代数根底不一 不是每个人都过了90分 还把单变量微积分、最大似然等数理根底介绍以及代码实现都给出来了 还附上环境配置方法 一副很靠谱的架势。 经过上面验证 这个Amazon SageMaker Studio Lab 确实可免费又完好地实操大神的动手学深度学习 对祈望入门乃至深度掌握 AI/ML 这门技术的人来讲 这种理论 理论型的研习方式自然更为高效 日后切换到实际工作或者科研甚至创业中 过渡也更为无缝。 事实上 它的才能还不仅这个程度。 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
6、技。 这家前沿技术大厂此次推出免费平台 不只将动手学深度学习做成理论 实操练习场 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入门机器学习的普惠时机。 其实在亚马逊云科技之前 业内已有多个开放机器学习平台 那么 这回的 Amazon SageMaker Studio Lab 又有什么值得关注的新亮点 我们一起先从配置看起。 平台提供15G以上永久存储 16G内存 4个 CPU GPU 为英伟达 Tesla T4 比目前其他主流平台稍高。 由于使用了较新架构的英伟达 Tesla T4 其混合精度运算速度指标相应也更高 此外 免费版与 SageMaker Studio 使用一样架构
7、 相当于叠加一层企业级 Buff 稳定性更有保障。 值得我们注意的是 平台宣传的是4小时 GPU 12小时 CPU 但实际上 我们到时间后仍可再次开启 Runtime 原来的文件仍然存在。 不过假如你想挖币 还是算了 平台明令制止使用 SageMaker Studio Lab 进展消费行为 挖掘加密货币查到直接封号。 讲完配置 再看下实操。 从操作性上来讲 Amazon SageMaker Studio Lab 相比其他平台更简洁直观。 界面不仅仅能建立 Jupyter Notebook 文件 还支持我们直接新建 Terminal 标签页、 Markdown 格式文件。 此外 这个平台配置有
8、Conda 以及 Pip 资源包管理器 防止我们重复安装开源软件包 省事省心。 拉取 GitHub 工程甚至无需使用命令行 点击左侧按钮即可。 假设克隆工程中有 yml 环境配置文件 在建立工程同时 也会同步建立好 Conda 环境。 平台还与 Github 关联。 在我们自己的 Github 工程 README 文档中参加以下内容 !Open In Studio Lab ( s:/studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)( s:/studiolab.sagemaker.aws/import/github/org/repo/blob/master/path/
9、to/notebook.ipynb) 即可参加 Open in Studio Lab 按钮 别人只需一键 即可接入 Amazon SageMaker Studio Lab 平台。 当然 我们可以以通过手动上传或者拷贝的方式新建 ipynb 。 以经典的图像分类算法举例。 从其他平台拷贝一份 ipynb 文件后 无需修改即可使用 最多也就是手动安装依赖项。 实测训练模型的速度与其他平台根本一样 有时 甚至稍快。 最后 得看看很多人关心的数据平安问题。 我们做机器学习 经常拿着大量人脸隐私信息 甚至是尚未脱敏的医院病患信息 为保护别人隐私以及数据平安 还得看看这方面情况。 Amazon SageM
10、aker Studio Lab 脱胎于企业级应用 承诺每个人数据均通过加密保护 且假如删除账户 所有相关数据也均相应删除 平台方承诺 不做保存。 目前 已有很多名校名企用上了 Amazon SageMaker Studio Lab 并为其站台背书。 这里面 有 ENIAC 诞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。 南方某985理工院校机器学习领域博士生表示 他们课题组方向固然是传统机器学习 但仍需深度学习方式辅助验证。 由于实验室的计算设备好几年度前购入的 随着人员与研究方向的增加 十分是在投稿前夕 计算资源的争抢情
11、况很普遍。Amazon SageMaker Studio Lab 对他们来讲 确实有吸引力。 讲完该免费平台的种种优点 下个问题就是 怎么申请 这里展开说说。 无需亚马逊云科技账号 登陆官方链接 studiolab.sagemaker.aws/requestAccount 填写邮箱及相关信息即可。 不过 为保证大众早日通过申请用起来 有些 Tips 祈望大众留意 建议语言用英文 填写清楚相关机构名称 所留邮箱后缀与所在机构英文名匹配 这样的申请更可信靠谱。 知足上述条件 亲测24小时内就能获得邀请 注意查收邮箱。 无缝迁移的进阶版 前面已经提到了 Amazon SageMaker Studio
12、 Lab 与专业版 Amazon SageMaker Studio 为同一架构 所以 假如想从初学免费版迁移专业版 肯定不是大事儿。 对专业开发者来讲 这当然提供更多进阶科研及创业的可能。 更详细看 专业版 Amazon SageMaker Studio 从头到尾已经提供应开发者一套相当全面的功能 比方提供大规模分布式训练 面向我们消费性的大模型训练需求。使用分区算法 在 GPU 实例中自动拆分大模型以及数据集 提升并行度加快训练速度。 比方数据标注功能 Ground Truth Plus 拉上了人类专家 结合机器学习辅助预标记 大幅降低标注错误 提升标注速率。 再比方 Amazon Sage
13、Maker 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展数据选择、清理、探查。只需一键导入 无需代码即可快速标准化、转换大批量、构造五花八门的数据。四大之一的德勤就采用了该项功能 本来几个月才能完成的数据准备 如今压缩到几天完成。 此外 Amazon SageMaker Studio 还包括访问权限控制管理、模型监控、无效劳器推理功能、推理配置推荐直至全周期的工业化 AI/ML 效劳 都给包圆了。 上述种种 不少是今年度亚马逊云科技 re:Invent 2021 新推出的功能 很大程度展示出这家企业对需求的理解以及技术的前瞻性 对专业开发者、数据科学家
14、不管是研究 还是创业 这些功能均提供了更多可能性。 更有意思的是 亚马逊云科技着眼点似乎并不止于经营业务 还有很多不挣钱的普惠性活动提供应我们。 机器学习马拉松工程就是一个表达。 该活动一年度好几场 平台一方会在AI相关领域应用中拿出试题 涵盖 AI 自动化编程、对灾害进展预防或者定损等等方面。 活动将会测试挑战者 CV 、NLP 等方面技能上下 这期间 相关平台、资源也由平台方提供。优胜者会得到最高5万美元的奖品。 像这种面向实际需求 又将技术普惠开发者的活动还有很多 而且 各有好玩之处或者社会价值。 有0门槛即可入门机器学习的自动驾驶竞速赛 Amazon DeepRacer 关注者数百万
15、介入开发者已有14万 也有活动跟非盈利性组织 Girls in Tech 合作 帮助更多女性解析并上手机器学习 消除科技圈的性别差距 还有最新推出 在圈内引发高度关注的 Amazon SageMaker Canvans 面向0代码经历的企业内局部析师、运营者 帮他们在实际业务中应用到机器学习这门技术。 技术大厂退居幕后 最后 怎样评价亚马逊云科技的 SageMaker Studio Lab 经营角度看 这些做法对将来自家生态构建当然有利 是头部企业保持身位的必要动作。此外 大批企业动辄年度薪50万招相关从业者 对很多开发者也是好事。 毕竟 人工智能短缺肉眼可见 大局部开发者有丰富编程经历以及数
16、理根底 唯一挡板就是 不熟悉机器学习。补上这块就喝汤 何乐不为 不过 从行业维度看 上述动作也确实在推动前沿技术落地 不过这里的推动 不在于更快 而在于更广。 要知道 一百年度前汽车刚创造 只有机械专家才能成为车主 以致于当时社会 司机都是一个手握前沿技术的职业。 也要知道 三十年度前 PC 以及互联网只是少局部开发者的玩具 以致于开发网站都能让人迅速暴富 积累起万丈高楼一样高的资产。 所以 百年度前的人无法理解一个人人可开车的社会 所以 30年度前的人们也很难想象自己可以动动手指拥有属于自己的互联网平台。 今天放在机器学习上也一样。即便是最前沿的科技界大师 也只能窥见AI落地幅员的小局部状貌。只有一再降维 这项技术才能走进千行百业场景 在不同背景不同经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表达 也是李沐教师等大拿的公心所在。 那么 将来 AI 技术还能释放多大能量 答案还得从每位个体开发者、每个场景裂隙里 去寻找。 更多技术风向 长按下方图片 即可解析 完 对于技术圈而言 这一年度中 各种技术与领域的开展 既站顶峰 也历跌宕。在2021年度最后时刻 我们也想聆听来自云计算领域开发者的声音 为此 云计算开发者有奖调研正式开启 诚邀各位伙伴介入 多重好礼等你来领 AI科技大本营