选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网络摄像头执行实时目标检测...在我的个人电脑上可以同时进行高性能的实时目标检测和视频后处理工作，该过程仅使用了 8GB 的 CPU。...用于数据科学的 Docker 鉴于大量文章对 TensorFlow 目标检测 API 的实现进行了说明，因此此处不再赘述。作为一名数据科学家，我将展示如何在日常工作中使用 Docker。...视频处理 为了成功用网络摄像头实时运行目标检测 API，我用了线程和多进程 Python 库。...总结 本文介绍了如何使用 docker 和 TensorFlow 实现实时目标检测项项目。如上文所述，docker 是测试新数据科学工具最安全的方式，也是我们提供给客户打包解决方案最安全的方式。
此外，它还与亚马逊网络服务签署了一项协议，以简化用其芯片设计产品的过程，有助于训练机器学习模型。...Ambarella将在CES 2020上，以单个CV2芯片的形式展示该平台的最高级版本，该芯片将执行立体处理(最高4Kp30或多个1080p30对)、对象检测、关键点跟踪、占用网格和视觉里程测量。...预设的结果是： 客户可以使用MXNet、TensorFlow、PyTorch或XGBoost构建ML模型，并在云中或本地机器上使用Amazon SageMaker培训模型。...然后他们将模型上传到AWS账户，并使用Amazon SageMaker Neo为Ambarella soc优化模型。它们可以选择CV25、CV22或CV2作为编译目标。...Amazon SageMaker Neo将经过训练的模型编译成可执行文件，针对Ambarella的CVflow神经网络加速器进行优化。
训练的数据从S3（全称Amazon Simple Storage Service）读取，生成的数据也会放进S3。经过模型生成的数据是基于模型的参数的，而不是模型演算出来的代码。...这些端点可以缓解流量压力，也可以在多个模型上同时进行A/B测试。同样，开发者可以直接使用内置的SDK搭建这些端点，也可以用Docker镜像来设置你自己的参数。...“自夸一下，我觉得SageMaker端对端服务最强大的地方，是这三部分可以分开独立使用，灵活地补充改进企业现有的机器学习工作流程，”在发布会上，AWS的CEO强调SageMaker的灵活性。...SageMaker能解决哪些开发者们关心的问题 收集和准备数据 选择和优化机器学习的算法 搭建和管理训练的环境 训练和调整模型 开始把模型放进生产流程中 推广模型的应用以及随时管理监控 ?...现在这项服务是免费的，不过一旦使用者超过一定的使用限度，就要根据使用频率和地域来收费了 除了这款AI云服务，亚马逊AWS发布会还推出了4个重磅新工具。
关于LEAKEY LEAKEY是一款功能强大的Bash脚本，该脚本能够检测和验证目标服务中意外泄露的敏感凭证，以帮助广大研究人员检测目标服务的数据安全状况。...LEAKEY主要针对的是渗透测试和红队活动中涉及到的API令牌和密钥，对于漏洞Hunter来说，该工具也同样可以提供有效的帮助。...LEAKEY使用了一个基于JSON的签名文件，文件路径为“~/.leakey/signatures.json”。...LEAKEY可以通过这个签名文件来加载新的服务或检测列表，如果你想要添加更多的检测目标或服务，可以直接将其追加到signatures.json文件中即可。...LEAKEY支持的所有检测都在签名文件signatures.json中定义了，如需添加新的检测目标或服务，可以直接按照下列数据格式在签名文件signatures.json中追加新的目标： {
用户还可以通过亚马逊网络服务和Microsoft等云服务使用Llama 2。...在亚马逊上，它可以通过SageMaker JumpStart获得，财富500强公司广泛使用SageMaker JumpStart来测试和开发AI模型。...“我们已经采取措施提高这些模型的安全性，使用特定于安全的数据注释和调整，以及进行红队和采用迭代评估，”Meta研究人员在一篇概述Llama 2的论文中说。...GPT理解的CV：基于Yolov5的半监督目标检测 Consistent-Teacher：半监督目标检测超强SOTA Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码） RestoreDet...：低分辨率图像中目标检测 中国提出的分割天花板 | 精度相当，速度提升50倍！
本文将对这三种方式进行比较。并对如何进一步提高 PyTorch 分布式训练的效率进行介绍。 PyTorch 分布式训练如何更加简单、高效？...Amazon SageMaker 结合了软件和硬件技术来改善 GPU 间和节点间的通信, 只需对训练脚本进行少量代码更改即可带来效率的提升。...在 PyTorch、Horovod、TensorFlow 等框架的基础上，Amazon SageMaker 分布式训练使用分区算法，在亚马逊云科技 GPU 实例中自动拆分大型深度学习模型和训练集，减轻开发者需手动执行的工作量...而采用 Amazon SageMaker 进行分布式训练则可以将数据直接从 Amazon S3 中下载到训练机器上，解决了开发者手动进行数据分片和数据传输的问题。...应用案例 Amazon SageMaker 分布式训练在对象检测、自然语言处理、计算机视觉等领域都有着广泛的应用。现代汽车作为世界上最大的汽车制造商之一，在开发自动驾驶汽车中投入了大量人力和物力。
SageMaker上新 SageMaker是亚马逊云科技长期押注的一个项目，它的主要作用便是构建、训练和部署机器学习模型。...我们都知道，以往基础模型通常过于复杂，无法使用单个 AI 芯片进行训练；因此，它们必须拆分到多个处理器上，这是一项技术上复杂的工作。...在数据的“集成”特性方面，亚马逊云科技依旧坚持的是“zero-ETL”之道——Amazon S3加持下的OpenSearch Service zero-ETL integration，仅使用一个工具，便可以分析...S3中的所有操作数据。...很明显，亚马逊将持续在LLM方面推进最先进的技术。 但对于每个LLM，或许下个月所呈现出来的能力会截然不同，这也就是为什么我们认为给客户提供选择的能力和同时使用多个功能的能力是如此重要的原因之一。
为视觉设备附加人工智能能力 亚马逊云科技在智能视觉和可视化类智能家居产品进行了深入地探索与创新实践。...Amazon KVS 主要用来进行视频接收存储和处理，此外，亚马逊云科技还提供机器学习、数据库等产品，帮助开发者完成业务目标。...这种情况就需要借助 Amazon SageMaker 去训练模型，模型训练完成后再进行推理。...Amazon SageMaker 是一个托管式机器学习平台，代码可直接放在 Amazon SageMaker 上进行训练，当训练完成后，可以很方便的把模型部署到 EC2 上并进行后续的推理。...安全保障 使用亚马逊云科技提供的内置设备认证机制初始化设备，根据需要授权资源访问、加密数据，并主动检测威胁来确保设备、数据的安全。
亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。...Wood博士写道，“使用Step Functions，你可以自动将数据集发布到Amazon S3，使用SageMaker训练数据的ML模型，并部署模型进行预测，它会监视SageMaker（和Glue）作业...现在，开发人员可以将GitHub，AWS CodeCommit或自托管Git存储库与SageMaker notebook连接，以便克隆公共和私有存储库，或使用IAM，LDAP和AWS Secrets Manager...最后，在安全方面，SageMaker现在符合亚马逊的系统和组织控制（SOC）1级，2级和3级审核。 Wood博士表示，“这些新功能，算法和认证将有助于为更多开发人员带来更多的机器学习工作负载。...通过几乎完全专注于客户的要求，我们正在通过亚马逊SageMaker在现实世界中使机器学习变得有用和可用方面取得了实际进展，在AI方面，认证，实验和自动化并不总是你能想到的第一件事，但我们的客户告诉我们，
接下来，公司必须测试监测系统并将数据传输到本地或云上进行处理。只有这样，数据科学家才能构建机器学习模型来分析数据模式和异常情况，或者在检测到异常时创建警报系统。...即使一些企业已经为在设备和必要的基础设施上安装传感器用于数据连接、存储、分析和警报方面进行了大量投资，大部分企业依然缺乏专业知识和人员来构建和完善高级的机器学习模型，无法进行高度准确的预测性维护。...SageMaker 的弹性 Notebook、实验管理、自动模型创建、模型调试分析，以及模型概念漂移检测等强大特性，大大加速了质检落地进程。...就刚推出的新服务而言，工业客户不仅可以使用 Amazon SageMaker 开发计算机视觉模型，将其部署到 Panorama Appliance 以在视频源上运行该模型，还可以在 Amazon SageMaker...对于客户来说，实时进行视频监控，不仅操作难度高、易出错并且成本高，有些客户希望使用具有足够处理能力的智能相机来运行实时监控模型，却很难达到高准确性、低延迟的性能。
Mask R-CNN 的一些常见用例包括：自动驾驶汽车的感知、表面缺陷检测和地理空间图像分析。...要通过 MPI 使用 Amazon SageMaker 来进行分布式训练，您必须集成 MPI 和 Amazon SageMaker 的原生分布式训练功能。...集成 MPI 与 Amazon SageMaker 分布式训练 要了解如何集成 MPI 和 Amazon SageMaker 分布式训练，您需要对以下概念有相当认识： Amazon SageMaker...如果具备这样的概念理解背景，您就可以继续操作分步教程，了解如何使用 Amazon SageMaker 为 Mask R-CNN 运行分布式 TensorFlow 训练。...使用任何支持 Amazon SageMaker、EFS 和 Amazon FSx 的 AWS 区域。本文使用的是us-west-2。 创建一个新的 S3 存储桶或选择一个现有的。
亚马逊的云计算子公司亚马逊网络服务（AWS）终于为美国开发者推出了DeepLens深度学习相机。...据亚马逊网站称，这是第一款旨在教授深度学习基础知识并优化在相机上运行机器学习模型的摄像机。而这种机器学习通常是通过在一台设备上收集信息并在云中进行计算来完成的，而不是在一个小工具上完成。...目前，该相机可以利用从Apache MXNet中获得的数据集进行优化，但这些数据也将很快与TensorFlow和Caffe兼容。...使用AWS DeepLens软件和计算机，用户可以从项目模板中进行选择以获得更具指导性的学习体验，或选择从头开始设计自己的软件。...它最终帮助人们创建自己的深度学习工具，包括对象检测，艺术风格转移，活动检测（如吉他演奏和刷牙），人脸检测，可用的项目和预先训练的计算机视觉模型。
不知人们是否了解AWS云服务，但很确定到目前为止，每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品，如弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。...同样值得注意的是，开发人员可以免费使用AWS Cloud9。它们只能用于存储和运行代码所需的EC2计算和S3存储。 7....亚马逊公司表示，推出这些服务的目的是将高端视频处理功能交付给小企业，而不需要他们在硬件和软件方面进行大规模的前期投资。 11....Amazon SageMaker 人工智能和机器学习是当前IT界最热门的趋势之一，但许多与这些技术相关的工具需要大量的技能和培训才能使用。...AWS DeepLens 同时它还推出了SageMaker，亚马逊公司也推出了DeepLens。
Engine ▌使用 Amazon ML 进行预测分析 亚马逊的机器学习服务有两种类型：使用 Amazon ML 进行预测分析，以及针对数据科学家的SageMaker 工具。...它专门针对经验丰富的数据科学家进行了非常灵活的设计。Google ML 建议人们使用 Tensorflow 的云基础设施作为机器学习的驱动器。原则上 ML 引擎和 SageMaker 很相似。...与基于规则的翻译方法相比，亚马逊声称该功能使用了神经网络，可以提供更好的翻译结果。不过目前该功能仅支持以英语为源语言或目标语言的六种语言的翻译，包括阿拉伯语、汉语、法语、德语、葡萄牙语和西班牙语。...其功能包括： 目标检测和分类（在图像中发现并检测不同的目标，然后定义它们是什么） 在视频中，它可以检测诸如“跳舞”之类的简单动作，也可以检测像“灭火”这样的复杂动作 人脸识别（用于人脸检测和匹配）和面部分析...（这个功能非常有趣，因为它可以检测微笑、分析眼睛，甚至在视频中定义情感情绪） 检测不恰当的视频 在图片和视频中认出名人(无论目标是谁) ▌图像和视频处理 API：微软 Azure 认知服务 微软的视觉包结合了六个
用户还可以开始使用熟悉的 API 来加载和查询数据，并使用 OpenSearch Dashboards 进行交互式数据分析和可视化。...AI 能力加成 亚马逊云科技继续完善其 AI 应用程序，宣布对其 SageMaker 机器学习服务进行了更新，以改进该服务的治理属性。...使用基础模型方法，可以使用海量数据集对机器学习模型进行一次训练，然后针对各种不同的任务进行重复使用和调整。因此，企业可以通过更易于采用的方法从日益复杂的过程中受益。...“即使在亚马逊内部，我们也在使用 SageMaker 进行工业化和机器学习开发。” 趋势 4：针对特定用例的机器学习支持的应用程序 针对特定用例的专用应用程序，机器学习的支持也在增加。...Saha 表示，亚马逊云科技的客户已要求供应商自动化常见的机器学习用例。例如，亚马逊云科技（和其他供应商）现在提供语音转录、翻译、文本转语音和异常检测等服务。
它需要特征工程或使用数据领域知识来创建使AI算法起作用的特征，还需要进行大量数据预处理，以确保训练模型时不会出现偏差。...它以亚马逊和微软三年前的研究工作Gluon为基础，后来又在Apache MXNet和微软的Cognitive Toolkit中发布。...AutoGluon“开箱即用”，用于识别表格预测、图像和文本分类以及对象检测的模型，它还提供了API可供经验丰富的开发者使用，以进一步改善模型的预测性能。...AWS SageMaker Studio是一种模型训练和工作流管理工具，可将用于机器学习的所有代码、笔记和文件收集到一个地方，而SageMaker Notebook可让开发者快速启动Jupyter笔记来进行机器学习项目...SageMaker Experiments，用于测试和验证模型；SageMaker Debugger，可提高模型的准确性；SageMaker Model Monitor，可以检测概念偏差。
然而，一些专家认为，这种整合应该早些进行，因为谷歌在其领先的人工智能产品上没有充分利用其优势，导致在2022年落后于微软。 Meta和自监督学习 Meta从2017年的时候，就非常看好自监督学习。...例如，在在图像分类和目标检测等任务中取得了SOTA结果的SimCLR、SwAV和DINO。 Meta在2021年建立了Megatron，一个用于自监督学习算法训练的计算集群。...亚马逊和云服务 亚马逊在人工智能研究方面投入了大量资金，其云服务是人工智能开发和部署的重要平台。 他们还致力于为人工智能开发者提供工具和资源。...例如基于云的平台SageMaker使得构建、训练和部署ML模型变得更加容易，这些模型可以用于各种应用，如欺诈检测、客户流失预测和产品推荐。...最近发布的Falcon 40B，是一个大型的语言模型，它是在亚马逊网络服务（AWS）上开发的。
这并不是如何使用这些平台的说明，而是在开始阅读平台的文档之前所需要做的功能调研。 针对定制化的预测分析任务的机器学习服务 ?...使用 Amazon ML 进行预测分析 亚马逊的机器学习服务有两个层面：用于预测分析的 Amazon ML 和针对数据科学家设计的 SageMaker。...使用 Azure 的主要好处是可以使用各种算法。ML Studio 支持大约 100 种解决分类（包括二分类和多分类），异常检测，回归，推荐和文本分析方法。...包括： 目标检测和分类（查找和检测图象中的不同目标，并定义他们的类别） 在视频中，可以检测「跳舞」等活动或者「扑灭火」这种复杂的动作 人脸识别（用于检测人脸，并找到匹配的人脸）和脸部分析（这个分析非常有趣...Computer Vision：用于识别目标、动作、图像中主体颜色 Content Moderator：在图像、文字和视频中检测不适当的内容 Face API：用来检测人脸并分组，识别年龄、情绪、性别、
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。...亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。...了解云计算人工智能的优点和缺点 ? 然而，由于这些GPU加速节点需要更多计算能力，并且训练模型需要大量数据进行存储和处理，所以公共云受到了深度学习和大量用户的限制。...Answer Bot去年年底在AWS云平台上增加了SageMaker服务，这个在抽象大部分底层基础设施管理之前就已经问世了，但是Zendesk公司将以自2011年以来使用AWS的相同原因考虑这项服务：卸载底层...Zendesk公司技术运营副总裁Steve Loyd说，“SageMaker的承诺是它可以为用户提供更多的围绕TensorFlow构建的全套接口和自动化功能，并且可以让用户以更少的成本实现更多的目标。”
云计算的这些优势和挑战要求企业在选择和实施云解决方案时进行周密的规划和风险评估。随着技术的不断进步，云计算将继续发展，为用户带来更多创新和价值。...2006年，AWS正式推出，推出了S3（Simple Storage Service）和EC2（Elastic Compute Cloud）服务，标志着云计算时代的开始。...网络服务：如VPC、Direct Connect等。 大数据分析：如Redshift、EMR等。 机器学习：如SageMaker、Rekognition等。...在接下来的部分中，我们将深入探讨云服务的不同类型以及它们如何帮助企业实现业务目标。 3....网络服务：包括虚拟私有网络(VPN)、负载均衡和内容分发网络(CDN)。 安全性服务：提供防火墙、虚拟专用网络(VPC)和其他安全机制。
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