Amazon SageMaker unterstützt unsere Modelle im Training und in der Bereitstellung. Als vollständig verwalteter Cloud-Dienst bietet SageMaker die Vorteile der Cloud. In unserem Fall:

Keine Fixkosten
Das Training von unserem aktuellen Modell (BERT) verlangt nach leistungsstarken GPUs. Dank der Flexibilität von Cloud-Ressourcen kann auf die Anschaffung teurer Hardware verzichtet werden, die in unserem Fall auch nur für das Training benötigt werden würden.
Skalierung
Unsere Workloads lassen sich gut über mehrere GPUs oder sogar Nodes verteilen. Wir können ein Training beschleunigen, indem wir mehr Cloud-Ressourcen für eine kürzere Periode beziehen. D. h. wir haben zwar doppelte Kosten für die doppelten Ressourcen, brauchen diese aber nur halb so lange. Die Kosten für ein Training bleiben somit fast konstant.
Keine Wartung
SageMaker stellt die gesamte Plattform bereit, somit müssen keine Hardware und Betriebssysteme verwaltet werden. Unser Team kann sich ganz auf die Entwicklung konzentrieren, da so gut wie keine Wartungsaufgaben anstehen.

SageMaker wurde entwickelt, um Machine Learning in der Cloud einfacher zu machen. SageMaker nimmt Datascientists und Engineers repetitive Arbeit ab, damit sich diese auf das Wesentliche konzentrieren können.

Hast du auch einen spannenden Use Case? Let's talk!

Andri Lareida