AWS：加速機器學習的應用落地

王永

“疫情影響下，企業的數字化進程反而加快了，尤其是在客戶體驗、運營、決策、創新、競爭等諸多因素正在成為企業下一步發展關鍵的前提下。”AWS首席云計算企業戰略顧問張俠在接受筆者的采訪時表示，大數據分析和機器學習可以說是企業數字化進程的兩個重要的支撐點，從行業來看，目前幾乎所有行業都在機器學習的影響范圍之內。

機器學習有三個因素：數據、計算和計算力以及算法。具體來講，就是要靠大數據平臺、云計算和一些深度學習框架結合在一起，云計算起到了非常關鍵的作用——提供大數據的存儲和計算的能力，使得我們可以很方便的交流、分享各種各樣的算法……

事實上，在全球范圍內，越來越多的企業正在探討機器學習和人工智能技術帶來的巨大潛力，其中很多傳統企業和創新企業也同樣意識到了利用機器學習提供的新的手段和新的方法，并探索如何將這些新技術引入到日常的應用中。

然而，機器學習和人工智能的發展落地仍有一些困難因素：人才的欠缺以及如何構建、擴展技術的場景，讓技術做到真正的落地。“除了少數擁有專家人才和數據科學家的企業以外，大多數企業還是很難自己獨立掌握并應用機器學習、人工智能技術。我們希望AWS能夠成為企業AI或者機器學習能力的‘賦能者，通過創新、智能和簡化，讓機器學習、人工智能等復雜的技術變得更方便、更易用。”

AWS，時刻準備著

“機器學習我們認為這次確實是準備好了，”張俠透露，在AWS成立的20多年時間里，從電商時代開始，亞馬遜就非常關注機器學習。產品推薦、產品搜索、物流配送、送貨機器人、智能助理Amazon Echo、無人值守商店Amazon Go等，都有機器學習的身影。“我們很愿意把新的技術進行包裝，變成相對的通用的產品和服務，提供給社區里面的其他人來使用。所以我們給自己制定了一個使命，就是要把機器學習的能力交到每一位創建者的手中，使它能成為人人都可使用的工具。”

目前，AWS提供的機器學習服務分為三層：底層包括TensorFlow、Apache Mxnet、PYTORCH等標準框架；中層是機器學習的核心服務層，包含了剛剛在中國正式發布的Amazon SageMaker和Amazon SageMaker Studio等；上層主要是基于現有人工智能技術的服務層。

“AWS可以提供非常廣泛、深入的機器學習的服務，其中它的一個核心部分就是Amazon SageMaker。”張俠表示，Amazon SageMaker是一項完全托管的服務，可以幫助開發者和數據科學家快速地規模化構建、訓練和部署機器學習模型。Amazon SageMaker在中國的上線還使中國客戶獲得了一系列新發布的工具，包括彈性Notebook、實驗管理、模型自動創建、模型調試分析，以及模型概念漂移檢測等。所有這些工具都封裝在首個面向機器學習的集成開發環境（IDE） Amazon SageMaker Studio中。

值得注意的是，中層相對來說是面向有一定技術背景的專業人員，可以利用工具真正的來為企業找到人工智能、機器學習所帶來的一些創新點、突破點，并以此推出新產品、新服務的點，讓這些機器學習的工具、手段和方法，全方位為自己所用。

AWS為客戶與合作伙伴賦能

大宇無限是一家移動app開發的初創企業，服務的主要客戶是在拉美、中東和東南亞等新興市場國家，為他們提供移動短視頻的服務。目前大宇無限的機器學習平臺以及構建的推薦系統，都是基于整個AWS技術的。其主力產品Snaptube的月活用戶已經突破1億了，日活也達到幾千萬的規模。

“我們的主力產品Snaptube在用戶對視頻的搜索以及下載功能上提供了極佳的用戶體驗，在做好用戶的搜索和下載功能之后，發現用戶也希望有新的方式來獲取他們對短視頻內容的需求，所以我們提供了短視頻的聚合的服務，基于聚合服務，面對海量的數據與海量的用戶，可以實現精準的個性化內容推薦。”不過大宇無限機器學習技術總監蘇映濱也坦然，整個項目的流程對于初創企業來說，構建滿足海量用戶、千萬級視頻的推薦，以及相匹配的機器學習平臺，在人力和時間相當有限的情況下，是一項非常大的挑戰。

在蘇映濱看來，Amazon SageMaker的出現，幫助大宇無限實現了從0到1的突破。不僅簡化了整個機器學習的構建、訓練和部署的流程，而且SageMaker的很多算法已經深度優化。對大宇無限來說，可以直接做好訓練數據的準備，然后調用接口、設置參數，幾個命令就可以直接部署上線。

除此之外，Amazon SageMaker還可以為客戶提供穩定的機器學習框架。客戶在實際業務的場景中，會面對不同的業務場景做出不同的模型，此時會衍生出對機器學習平臺較高的要求。SageMaker作為機器學習的平臺框架，不僅可以節省客戶時間和精力，還能保證服務的穩定性，當然更重要的是基本不用投入運維人力。

伊克羅德是一家云原生的云咨詢服務公司，與此同時，也是AWS中國核心級資質的合作伙伴，通過AWS跟第三方的機構認可的云托管服務商。

“對我們來說，SageMaker是一個兼具效能和效力以及成本優化的人工智能的平臺。” 伊克羅德產品經理陳昶佑表示，Amazon SageMaker是伊克羅德整個平臺的基礎。尤其是對于有AI技術團隊的公司來說，它更像是簡便的人工智能開發平臺，高效能的算法不僅幫助我們去節省我們的開發時間，也節省了成本。同時，我們也能透過高效能的算法去幫助客戶建立讓客戶非常具有信心的解決方案。

陳昶佑強調，通過SageMaker，伊克羅德可以更有效率的加速客戶商業創新的進程，為客戶提供AI技術上的專業支持，幫客戶量身打造真正屬于他的專屬的AI的運用，加速場景的落地。

“接下來，關于Amazon SageMaker在中國區的落地，我們希望能夠從兩個方向跟AWS共同往前邁進。”陳昶佑表示，我們希望讓更多的客戶認識Amazon SageMaker。針對有AI技術團隊的企業，協助他們去打造自己內部的MLOps的流程。如果對方沒有AI技術，也可以借由伊克羅德的技術模塊，享受到SageMaker平臺的優勢。

另一方面，通過AWS的服務和伊克羅德的客戶經驗，用最快的速度讓客戶在短時間去去驗證市場。然后協助客戶去進行大規模的部署和優化、改善，讓人工智能變得更加精進，對客戶來說變得更加唾手可得。