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2020壹佰案例峰会:Amazon-Andrew Zhang-Amazon Machine Learning frameworks and workflow services.pdf

上传人: B**** 编号:28667 2020-12-01 47页 11.98MB

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本文主要介绍了亚马逊云计算服务(AWS)在机器学习(ML)和容器服务方面的产品和优势。首先,AWS提供了广泛的基础设施服务,包括计算、存储和数据库服务,以及专门针对机器学习的服务,如Amazon SageMaker和Amazon Elastic Container Service(EKS)。文章强调了AWS全球基础设施的优势,包括24个地理区域、1个本地区域、77个可用区域和200多个边缘位置。AWS的ML堆栈提供了从数据预处理到模型部署的全面服务,并且支持多种机器学习框架和基础设施选择。此外,文章还提到了AWS Glue和Amazon EMR等数据处理服务,以及Amazon Kinesis和Amazon DynamoDB等实时数据处理服务。最后,文章分享了几个客户案例,展示了AWS服务的实际应用效果,包括提高模型训练效率、降低成本和实现实时数据分析等。
"如何在AWS上实现MLOps和AIOps?" "如何利用Amazon SageMaker进行机器学习模型的开发和部署?" "AWS的全球基础设施如何支持机器学习应用?"
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