एमाज़ॉन वेब सेवाएं (AWS) ने मशीन लर्निंग और AI मॉडल ट्रेनिंग और रिज़ॉल्यूशन प्लेटफॉर्म SageMaker के लिए भारी अपग्रेड किया है, जो उपयोगकर्ता अनुभव को सुधारने और बाजार में प्रतिस्पर्धा मजबूत करने के लिए है। इस अपग्रेड ने नई ओब्जर्वेशन क्षमताएं, कोडिंग वातावरण के संयोजन और GPU क्लस्टर प्रदर्शन प्रबंधन सहित कई नई विशेषताएं जोड़ी हैं।

SageMaker प्लेटफॉर्म 2024 से एक एकीकृत डेटा स्रोत केंद्र में बदल गया है, जिसमें विभिन्न मशीन लर्निंग उपकरण शामिल हैं। इस अपडेट का मुख्य उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को मॉडल प्रदर्शन में गिरावट के कारणों को स्पष्ट रूप से समझने में सक्षम करना है, साथ ही गणना संसाधनों के आवंटन के लिए अधिक नियंत्रण प्रदान करना है।

AWS, अमेज़ॉन, क्लाउड सेवा, Amazon, क्लाउड कंप्यूटिंग, सर्वर

AWS के SageMaker निदेशक Ankur Mehrotra ने VentureBeat के साथ एक साक्षात्कार में कहा कि कई नए कार्यक्षमता के विकास के लिए उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया एक प्रेरणा रही है। उन्होंने कहा कि जेनरेटिव AI मॉडल विकसित करने वाले ग्राहक अक्सर एक समस्या आने पर खराबी के विशिष्ट स्तर की खोज करने में कठिनाई का सामना करते हैं।

इस समस्या के समाधान में, SageMaker HyperPod ओब्जर्वेशन कार्यक्षमता के आविष्कार ने इंजीनियरों को गणना के स्तर, नेटवर्क स्तर आदि की स्थिति की जांच करने में सक्षम किया। जब भी मॉडल प्रदर्शन गिरता है, सिस्टम तुरंत चेतावनी जारी करता है और डैशबोर्ड पर संबंधित आंकड़े जारी करता है।

ओब्जर्वेशन कार्यक्षमता के अलावा, SageMaker में स्थानीय एन्वायरनमेंट डेवलपमेंट इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट वातावरण (IDE) कनेक्शन कार्यक्षमता भी जोड़ी गई है, जो इंजीनियरों को स्थानीय रूप से लिखे गए AI परियोजनाओं को प्लेटफॉर्म पर बिना किसी बाधा के डेप्लॉय करने की अनुमति देती है। Mehrotra ने कहा कि पहले स्थानीय कोडिंग के मॉडल केवल स्थानीय रूप से चलते थे, जिसके कारण विस्तार करने वाले विकासकर्ताओं के लिए बड़ी चुनौती रही। अब, AWS सुरक्षित दूरस्थ निष्पादन कार्यक्षमता पेश करता है, जिससे उपयोगकर्ता स्थानीय या प्रबंधित IDE पर विकसित कर सकते हैं और SageMaker से जुड़ सकते हैं, जो विभिन्न कार्यों के लिए लचीलापन प्रदान करता है।

AWS ने दिसंबर 2023 में SageMaker HyperPod लॉन्च किया, जिसका उद्देश्य मॉडल ट्रेनिंग के सर्वर क्लस्टर के प्रबंधन में ग्राहकों की सहायता करना है। HyperPod आवश्यकता के आधार पर GPU के उपयोग को योजना बनाता है, जो ग्राहकों के लिए संसाधनों और लागत के बीच संतुलन बनाए रखने में मदद करता है। AWS कहता है कि बहुत से ग्राहक अब रिज़ॉल्यूशन कार्यक्रमों में भी इसी तरह की सेवा चाहते हैं। क्योंकि रिज़ॉल्यूशन कार्यक्रम आमतौर पर दिन में होते हैं और ट्रेनिंग कार्यक्रम आमतौर पर शीर्षक घंटों के बाद होते हैं, इसलिए यह नई क्षमता विकासकर्ताओं के लिए अधिक लचीलापन प्रदान करेगी।

हालांकि, बेसलाइन मॉडल में गूगल और माइक्रोसॉफ्ट के मुकाबले एमाज़ॉन कम ध्यान आकर्षित कर सकता है, लेकिन AWS अभी भी व्यवसायों के लिए AI मॉडल, एप्लिकेशन या एजेंट बनाने के लिए ठोस बुनियादी ढांचा प्रदान करने में लगा हुआ है। SageMaker के अलावा, AWS ने Bedrock प्लेटफॉर्म भी लॉन्च किया है, जो विशेष रूप से एप्लिकेशन और एजेंट बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। SageMaker के लगातार अपग्रेड के साथ, AWS की व्यापार में प्रतिस्पर्धा मजबूत हो रही है।

मुख्य बिंदु:

🌟 AWS ने SageMaker प्लेटफॉर्म के लिए महत्वपूर्ण अपग्रेड किया है, जिसमें ओब्जर्वेशन और स्थानीय IDE कनेक्शन कार्यक्षमता शामिल है।  

⚙️ SageMaker HyperPod कार्यक्षमता उपयोगकर्ताओं को सर्वर क्लस्टर के प्रबंधन में सहायता करती है, जो संसाधन उपयोग को बढ़ाती है।  

🚀 AWS AI बुनियादी ढांचा में अपना विस्तार कर रहा है, जो बाजार में प्रतिस्पर्धा के लिए बढ़त लाता है।