新手云计算指南：7个机器学习工程师必备的核心AWS服务
如果你是一名初涉云计算的机器学习工程师，AWS（亚马逊云服务）的庞大服务体系可能让你感到无从下手。面对数百项服务，确实容易迷失方向。然而，这份指南将为你简化AWS的学习路径。我们将重点介绍七项在机器学习运维中被广泛应用的核心AWS服务，涵盖从数据加载到模型部署与监控的方方面面。
1. Amazon S3：可扩展的数据存储
每一个成功的机器学习项目都始于数据。Amazon Simple Storage Service（S3）为你提供安全、可扩展且经济高效的对象存储，非常适合以下场景：
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存储大规模数据集和已训练模型
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与其它AWS机器学习服务无缝集成
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便捷的数据版本控制与生命周期管理
你可以用S3来存储数据集、元数据、模型、分词器以及其他配置文件。S3易于搭建，并且可以与任何机器学习服务集成。
2. Amazon EC2：强大的计算资源
当你的机器学习工作负载需要定制环境或GPU加速时，Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）为你提供灵活且强大的计算资源：
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专用GPU实例加速机器学习训练（如深度学习模型）
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针对特定机器学习库和框架的全自定义环境
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简单的扩展和资源优化
你可以将EC2视为云端的虚拟专用服务器。无论是数据预处理、模型训练、评估还是部署，它都能满足需求。
3. Amazon SageMaker：端到端机器学习平台
Amazon SageMaker是AWS专为全机器学习生命周期打造的旗舰服务，适合开发、训练和部署机器学习模型。SageMaker通过以下功能简化了工作流：
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内置Jupyter笔记本，便于快速实验
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预装主流机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等）
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自动调参与模型优化
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灵活的实时或批量推理部署选项
精通SageMaker后，你基本无需依赖其他工具。它对数据科学家极为友好，简化了复杂的机器学习任务，减轻了运维负担，并与其它AWS服务无缝集成。
4. AWS Lambda：无服务器机器学习推理
机器学习推理常常需要实时或事件驱动的预测。AWS Lambda提供了理想的无服务器计算方案，具备如下优势：
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基于事件或API调用自动触发推理任务
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实现大规模实时、低延迟预测
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按用量计费，仅为实际计算时间付费
AWS Lambda是部署机器学习应用的高效解决方案，能帮助你降低计算成本，同时保持卓越性能。
5. AWS Step Functions：机器学习工作流编排
管理复杂的工作流（如数据预处理、模型训练与部署）往往令人头大。AWS Step Functions通过以下方式简化机器学习工作流的编排：
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提供可视化的工作流管理与编排
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与SageMaker、Lambda、Glue及其他AWS服务无缝集成
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内建错误处理、重试和并行处理功能
类似于Prefect和Airflow，AWS Step Functions是原生的编排解决方案，便于你构建强健的机器学习流水线。它拥有丰富的集成和功能，助力你安全、高效地监控、管理及运行工作流。
6. AWS CloudFormation：简化机器学习基础设施
机器学习基础设施的管理可能复杂繁琐。AWS CloudFormation通过“基础设施即代码”（IaC）理念，实现基础设施的自动化和简化：
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通过JSON或YAML模板定义基础设施，便于重复使用
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自动化部署、扩展和更新整个机器学习环境
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确保开发、测试、生产等各阶段环境的一致性与可复现性
你会喜欢CloudFormation的自动化能力，不再需要手动逐项点击创建和启动服务——只需编写配置文件、运行即可，剩下的交给CloudFormation完成。
7. Amazon CloudWatch：全方位机器学习监控
为了高效运维，机器学习模型的性能与基础设施健康状况必须持续监控。Amazon CloudWatch为机器学习工作流提供了强大的监控和可观测性解决方案：
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实时监控机器学习基础设施、资源利用及运维指标
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可自定义仪表盘和告警，提前发现潜在问题
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与SageMaker和Lambda集成，深度跟踪机器学习模型
无论你是关注资源使用还是模型性能调优，CloudWatch都能为你的机器学习监控提供全方位支持。
结语
学习AWS已成为机器学习工程师的必备技能。企业越来越希望机器学习工程师能利用AWS服务来进行数据处理、模型训练、评估与部署。这些工具不仅优化工作流，还能通过资源优化和自动化流程大幅降低企业成本。
刚开始接触AWS时，可能会感到不知所措，但随着时间推移，你会发现它其实直观且高效。一旦熟练掌握，你将能自动化重复性任务、简化复杂流程，并专注于打造更优质的模型。AWS的各项服务旨在让你的工作更轻松，同时为机器学习项目带来强大能力。
