原標題：一年一度的云計算春晚——亞馬遜云科技re:Invent
一年一度的云計算春晚——亞馬遜云科技re:Invent，近日盛大開幕。那么“云計算春晚”發布了什么AI產品?
首先來看Amazon SageMaker，今年是其發布的第五年，各行各業已有數百萬個機器學習模型使用該服務管理，每月進行數千億次的預測。
今年最重磅的新功能是機器學習治理工具Amazon SageMaker ML Governance，具體來說有3個新工具：
Role Manager，可以在幾分鐘內為SageMaker用戶定義自定義權限，區分算法工程師、運維工程師等不同角色。
Model Cards，可以發現并自動填充諸如訓練作業、訓練數據集、模型構建和推理環境等細節，還可以記錄模型的詳細信息，例如模型的預期用途、風險評級和評估結果。
Model Dashboard，更是可以通過統一的儀表板監控所有部署的模型。
在這些工具幫助下，可以簡化訪問控制，提高機器學習項目的透明度。
接下來是Amazon SageMaker Data Wrangler再次新增40多種新的數據源，可將匯總和準備機器學習(ML)數據所需的時間從數周縮短至幾分鐘。
還有一個有意思的更新，是增加對地理空間數據(Geospatialdata)的機器學習支持，如衛星、地圖和位置數據。具體來說簡化了利用地理空間數據創建、訓練和模型部署的全過程，還可以在Amazon SageMaker的交互式地圖上分析和探索、分享機器學習預測結果。交通、物流、零售，甚至自然災害監測等行業都可從中受益。
看過機器學習平臺，再來看算力方面，這次的更新重點是對大模型的支持。最新發布的Amazon EC2 Inf2，針對機器學習推理優化的虛擬機實例，與上一代Inf1相比有4倍吞吐量提升、延遲降低十分之一。
Inf1對當時常見的中小模型來說恰到好處，但隨著大模型逐漸實用化，對更高規格推理實例的需求也在增長。Inf2專為部署當今最嚴苛的深度學習模型而設計，是第一個支持分布式推理的Amazon EC2實例，在自研Inferentia2推理芯片支持下可以運行高達1,750億參數的大模型。也就是跑個GPT-3級別的大語言模型或者Stable Diffusion這樣的圖像生成模型等都不在話下。
早些時候，亞馬遜云科技還發布了Amazon EC2 Trn1，為機器學習訓練打造，與基于GPU的同類產品相比，可節省高達50%的訓練成本。
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