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作者:管理员    发布于:2020-05-26 18:13   文字:【】【】【
从根底设备到API:亚马逊AWS的人工智能拼图 当做亚马逊旗下的云核算效劳平台,AWS 现今已迈入第 11 个年初,成为年化收入 140 亿美元,却依然保有 43% 年增长的硕大无朋。 作者:邱陆陆

当做亚马逊旗下的效劳平台,AWS 现今已迈入第 11 个年初,成为年化收入 140 亿美元,却依然保有 43% 年增长的硕大无朋。

在亚马逊 AWS 寰球副总裁、大中华区执行董事容永康看来,AWS 获得今天的成绩是一个瓜熟蒂落的过程。当别的企业还在讨论亚马逊提出的新概念的可行性时,公司就已堆集了很多内部测试经验,当一项技能达成一定的成熟度,AWS 则牵强附会地将相关资源开放给客户。

从一个世人眼中的平台,到被公以为企业转型与立异所需的技能平台,亚马逊的技能贮藏,就是 AWS 提供的底气。与谷歌、微软以软件即效劳(SaaS)发家,渐渐下移到平台即效劳(PaaS)和根底设备即效劳(IaaS)的路线差别,亚马逊一初步就提供根底设备,在此根底上,为成全差别开发者的须要,进一步提供平台与软件。现今,AWS 提供超过 90 个大类的效劳,领有数百万月活跃用户,涵盖了差别的企业类型与企业范围。

7 月 27 日,2017 AWS 技能峰会北京站在国家会议中间举办,会上,容永康与亚马逊首席技能执行官 Werner Vogels 对 AWS 的事务进行了梳理,浩瀚 AWS 的客户和互助同伴也分享了他们利用 AWS 云效劳的经验。人工智能当做一个对云核算有高大须要的范畴,当做 AWS 眼中未来十年的大趋势之一和近期投入很多资源的方向,也引发了遍及的重视和讨论。AWS 为人工智能范畴提供了哪些产物?其上风表现在哪些方面?机器之能在采访了相关负责人及行业用户之后结合演讲内容进行了以下梳理。

应用云核算的人工智能相关公司能够从「开发者」和「应用者」的角度简单分为两类。开发者以人工智能模型自身当做产物,以算法为核心成立新的行业秩序、划定新的调配原则,发明或颠覆一种商业模式。他们对云的须要是数据存储、核算能力根底设备以及机器借鉴框架平台。此类事务中最典型的莫过于主动驾驶。

应用者则使用人工智能的技能加强本人原本的产物与效劳,这类企业的工程师未必有人工智能核默算法的开发能力,因而以 SaaS 的情势提供通用的,能够进行有针对性微调的人工智能接口更契合他们的须要。这类公司能够经过调用相应 API 与本身的产物或效劳配合。智能家居、智能农业公司都是常见的应用者。

AWS 为两品种型的公司都提供了丰厚的产物线。

致力于主动驾驶范畴的图森未来是开发者中的 AWS「重度用户」,其 COO 郝佳男在媒体交流会上提供了近十种图森未来利用 AWS 的典型场景。他表示,AWS 招揽他之处在于,当他依照须要构建架构时,能够像拼图一样从 AWS 的产物列表中找到适宜的产物。

Vogel 也在演讲中表示,范围宏大、来历杂乱的数据是人工智能范畴面临的首要应战,起首要对数据进行治理和办理,而后是利用 GPU 进行锤炼,最后在边沿设施上运转模型做出猜测。

关于图森来说,车就是「边沿设施」,而为了让车运转,主要的事件其实都在车外的云端实现。研发车背地的体系需要大范围的根底架构平台支撑,这就是图森未来与 AWS 结合的地方。

起首是数据,郝佳男先容,需要解决的问题触及数据的上传、存储、标注、抓取等多方面。用于数据搜集的车辆上搭载很多传感器,每辆车每小时发生的原始数据就有 TB 级别。怎么让差别来历的数据从车上流畅地流向云端其实不是一件轻易的事情。而数据上传之后,还需要上千人对数据进行标注,之后才能锤炼监视借鉴类型的人工智能算法。标注实现,在利用数据时,并不是每次都抓取所有的数据,好比锤炼雨天的算法,就需要对雨天的数据进行查问和操作。

为了解决这些杂乱的问题,图森未来利用了多种 AWS 产物,将数据从本地传到云端,安稳的链路需要 Direct Con,传输很多数据需要 Snowball。数据和大局部产物在 S3 上,数据抵达 S3 就会触发 Lambda 做预办理,Glacier 提供数据备份,RDS 提供元数据检索。

在架构和算法层面,以可扩展性问鼎的 MXNet 是 AWS 的官方深度借鉴平台,利用者能够经过 MXNet 的 AMI 疾速构建 MXNet 环境。一个典型的锤炼,可能需要 8 个 GPU 破费数小时才能实现,EC2 提供的弹性核算资源则从根底架构层面解决了资源调理的问题。

当做一家主动驾驶公司,郝佳男以为,他们应该把更多精神和本钱投入在主动驾驶上,AWS 则以低经营本钱、高可用性,成全了人工智能开发者在研发过程当中对根底架构的须要,使他们的研发得以顺畅进行,减少车辆在路测时的问题。

Vogel 展现了一张在 AWS 上运转的人工智能企业的列表,包含用机器借鉴算法评价房地产代价的 Zillow、怙恃保举体系发家的视频流网站 Netflix 以及 GPU 创造者英伟达等。Vogel 博士表示,效劳这些人工智能最前沿公司的底气来历于亚马逊本人的机器借鉴经验,由于亚马逊电商网站的库存治理、查找排序、对探讨的整顿、对新产物的猜测都利用了机器借鉴和深度借鉴。

除了让人工智能开发者的注意力集中在本身算法的开发之外,AWS 提供了三种能够即刻应用的人工智能效劳:对话效劳 Lex、语音效劳 Polly 以及视觉效劳 Rekognition,使人工智能应用者节减了模型搭建的工夫,从而将注意力集中在效劳自身。

Lex 来历于亚马逊语音效劳 Alexa 背地的技能,利用主动语音辨认(ASR)技能将语音转为文本,而后用天然言语明白(NLU)技能明白文本的目的,能让开发者将对话接口用于任何利用语音或文本的应用中。当做 Lex 的客户之一,NASA 用 Lex 复制了一个火星探测车 Rov-E,使门生经过对话的情势借鉴火星相关常识。iRobot 则开发了能用语音管束的扫地机器人。

语音效劳 Polly 使用深度借鉴技能将文本改换成相似人声的语音。华盛顿邮报当做 Polly 的客户,正在使用这一功用开发语音版报刊。

视觉效劳 Rekognition 则协助人们辨认图形,提取其间的信息。好比判断图片中是否有人,经过面部检测、判断这小我私家是否佩带眼镜、有什么样的表情,也能够找出做差别表情的同一小我私家。美国的有线电视网络 C-SPAN 在 Rekognition 颁布两周之后,就经过对近十万条数据的借鉴成立了一个准确到秒的甄别器,用于疾速辨认视频内宣布演说的政治家。

经过向应用者提供人工智能效劳,AWS 提供了一个大公司将深度借鉴技能民主化的杰出典范:所有开发者都能运用亚马逊级其他技能创立本人的应用,这些应用能够效劳于任何有需要的群体。而这些用户和互助同伴又进一步形成了一个活跃的生态体系,正如 AWS 首席云核算企业参谋张侠所言,「当你有特定须要的时分,在大家的生态体系里能找到一批能够间接学习的成功案例。」


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