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Prodotti per l'apprendimento automatico in Marketplace AWS
In qualità di Marketplace AWS venditore, puoi creare algoritmi e modelli di machine learning (ML) utilizzabili dai tuoi acquirenti. AWS Questo argomento fornisce informazioni sui tipi di prodotto Amazon SageMaker AI elencati in Marketplace AWS.
Esistono due tipi di prodotti di SageMaker intelligenza artificiale elencati in Marketplace AWS:
- Pacchetto modello
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Un modello pre-addestrato per fare previsioni che non richiede ulteriore formazione da parte dell'acquirente.
- Algoritmo
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Un modello che richiede all'acquirente di fornire dati di formazione prima di formulare previsioni. L'algoritmo di addestramento è incluso.
Questi prodotti sono disponibili per gli acquirenti tramite la console Amazon SageMaker AI o Marketplace AWS. Gli acquirenti possono consultare le descrizioni dei prodotti, la documentazione, le recensioni dei clienti, i prezzi e le informazioni di assistenza. Quando sottoscrivono un abbonamento a un prodotto con pacchetto modello o a un prodotto basato su algoritmi, il prodotto viene aggiunto all'elenco dei prodotti sulla console SageMaker AI. Gli acquirenti possono anche utilizzare AWS SDKs, the AWS Command Line Interface (AWS CLI) o la console SageMaker AI per creare un endpoint di inferenza REST completamente gestito o eseguire inferenze su batch di dati.
Per ricevere assistenza nella creazione di prodotti di machine learning con Amazon SageMaker AI, contatta il team operativo del Marketplace AWS venditore
Guida introduttiva ai prodotti di apprendimento automatico
Marketplace AWS supporta due tipi di prodotti di machine learning, utilizzando Amazon SageMaker AI. Entrambi i tipi, i prodotti del pacchetto modello e i prodotti algoritmici, producono un modello di inferenza implementabile per fare previsioni.
SageMaker Pacchetto di modelli AI
Un pacchetto di modelli Amazon SageMaker AI contiene un modello pre-addestrato. I modelli preaddestrati possono essere implementati nell' SageMaker intelligenza artificiale per fare inferenze o previsioni in tempo reale o in batch. Questo prodotto contiene un componente di inferenza addestrato con eventuali artefatti del modello. In qualità di venditore, puoi addestrare un modello utilizzando l' SageMaker intelligenza artificiale o portare il tuo modello.
SageMaker Algoritmo AI
Gli acquirenti possono utilizzare un prodotto basato sull'algoritmo di SageMaker intelligenza artificiale per eseguire carichi di lavoro completi di machine learning. Un prodotto algoritmico ha due componenti logici: addestramento e inferenza. Nell' SageMaker intelligenza artificiale, gli acquirenti utilizzano i propri set di dati per creare un lavoro di formazione con la componente di formazione. Quando l'algoritmo del componente di addestramento viene completato, genera gli artefatti del modello di apprendimento automatico. SageMaker L'intelligenza artificiale salva gli artefatti del modello nel bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) degli acquirenti. Nell' SageMaker intelligenza artificiale, gli acquirenti possono quindi implementare il componente di inferenza insieme agli artefatti del modello generati per eseguire inferenze (o previsioni) in tempo reale o in batch.
Implementazione di un modello di inferenza
Indipendentemente dal fatto che il modello di inferenza venga creato da un pacchetto di modelli o da un algoritmo, esistono due metodi per implementarlo:
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Endpoint: questo metodo utilizza l' SageMaker intelligenza artificiale per distribuire il modello e creare un endpoint API. L'acquirente può utilizzare questo endpoint come parte del proprio servizio di backend per potenziare le proprie applicazioni. Quando i dati vengono inviati all'endpoint, l' SageMaker IA li trasmette al contenitore del modello e restituisce i risultati in una risposta API. L'endpoint e il contenitore continuano a funzionare finché non vengono fermati dall'acquirente.
Nota
Nel Marketplace AWS, il metodo degli endpoint viene definito inferenza in tempo reale e nella documentazione di SageMaker intelligenza artificiale viene definito servizi di hosting. Per ulteriori informazioni, consulta Implementare un modello in Amazon SageMaker AI.
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Processo di trasformazione in batch: con questo metodo, un acquirente archivia i set di dati per l'inferenza in Amazon S3. All'avvio del processo di trasformazione in batch, l' SageMaker intelligenza artificiale distribuisce il modello, passa i dati da un bucket S3 al contenitore del modello e quindi restituisce i risultati a un bucket S3. Una volta completato il lavoro, l'IA lo interrompe. SageMaker Per ulteriori informazioni, consulta Use Batch Transform.
Nota
Entrambi i metodi sono trasparenti per il modello perché l' SageMaker IA trasmette i dati al modello e restituisce i risultati all'acquirente.
