Amazon Web Services (AWS) gần đây đã giới thiệu một tính năng mới cho nền tảng máy học của mình, Amazon SageMaker. Tính năng mới, được gọi là SageMaker XGBoost, cho phép đào tạo GPU được phân bổ đầy đủ, có thể cải thiện đáng kể tốc độ và độ chính xác của các mô hình học máy.

XGBoost là thư viện máy học mã nguồn mở phổ biến được sử dụng rộng rãi để xây dựng các mô hình dự đoán. Nó đặc biệt hiệu quả để giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy. Tuy nhiên, việc đào tạo các mô hình XGBoost có thể đòi hỏi tính toán chuyên sâu, đặc biệt là khi xử lý các tập dữ liệu lớn. Đây là lúc SageMaker XGBoost xuất hiện.

SageMaker XGBoost cho phép người dùng huấn luyện các mô hình XGBoost trên các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng nhiều GPU theo kiểu phân tán. Điều này có nghĩa là khối lượng công việc được chia cho nhiều GPU, điều này có thể giảm đáng kể thời gian đào tạo một mô hình. Ngoài ra, tính chất phân tán của quá trình đào tạo có thể cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách cho phép mô hình học từ nhiều dữ liệu hơn.

Tính năng đào tạo GPU được phân phối đầy đủ của SageMaker XGBoost đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng học sâu, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Các ứng dụng này thường yêu cầu lượng lớn dữ liệu và các mô hình phức tạp, có thể mất nhiều thời gian để đào tạo bằng các phương pháp truyền thống. Với SageMaker XGBoost, người dùng có thể đào tạo các mô hình này nhanh hơn và có độ chính xác cao hơn nhiều.

Một lợi ích khác của SageMaker XGBoost là tính dễ sử dụng. Nền tảng này được thiết kế thân thiện với người dùng, ngay cả đối với những người không quen với học máy. Người dùng có thể dễ dàng tải dữ liệu của mình lên nền tảng và bắt đầu đào tạo mô hình của mình chỉ bằng vài cú nhấp chuột. Ngoài ra, SageMaker XGBoost tích hợp liền mạch với các dịch vụ AWS khác, chẳng hạn như S3 và EC2, giúp dễ dàng xây dựng quy trình machine learning từ đầu đến cuối.

Tóm lại, việc Amazon Web Services giới thiệu chương trình đào tạo GPU được phân phối đầy đủ với SageMaker XGBoost là một bước phát triển đáng kể trong lĩnh vực học máy. Khả năng đào tạo các mô hình XGBoost trên các tập dữ liệu lớn sử dụng nhiều GPU của nền tảng có thể cải thiện đáng kể tốc độ và độ chính xác của các mô hình học máy. Ngoài ra, tính dễ sử dụng và tích hợp với các dịch vụ AWS khác khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà khoa học dữ liệu và người thực hành máy học.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• nguồn: Trí thông minh dữ liệu Plato.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://platodata.network/platowire/amazon-web-services-introduces-fully-distributed-gpu-training-with-amazon-sagemaker-xgboost/