حال ہی میں شائع شدہ IDC MarketScape: Asia/Pacific (جاپان کو چھوڑ کر) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment پوزیشنز AWS کو لیڈرز کے زمرے میں۔ یہ پہلا اور واحد APEJ مخصوص تجزیہ کار تشخیص تھا جو IDC کے AI لائف سائیکل سافٹ ویئر پر مرکوز تھا۔ اس MarketScape کے لیے جانچے گئے وینڈرز اینڈ ٹو اینڈ مشین لرننگ (ML) ماڈل کی ترقی میں معاونت کے لیے درکار مختلف سافٹ ویئر ٹولز پیش کرتے ہیں، بشمول ڈیٹا کی تیاری، ماڈل کی تعمیر اور تربیت، ماڈل آپریشن، تشخیص، تعیناتی، اور نگرانی۔ ٹولز کو عام طور پر ڈیٹا سائنسدانوں اور ML ڈویلپرز کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے تجربات سے لے کر AI اور ML سلوشنز کی پروڈکشن تعیناتی تک۔
AI لائف سائیکل ٹولز AI/ML حل تیار کرنے کے لیے ضروری ہیں۔ وہ AI/ML تجربات سے کافی آگے بڑھتے ہیں: کہیں بھی تعیناتی حاصل کرنے کے لیے، پیمانے پر کارکردگی، لاگت کی اصلاح، اور تیزی سے اہم، منظم ماڈل کے خطرے کے انتظام کو سپورٹ کرنا — وضاحت، مضبوطی، بڑھے ہوئے، رازداری کا تحفظ، اور بہت کچھ۔ کاروباری اداروں کو ان ٹولز کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ انٹرپرائز ڈیٹا اثاثوں کی قدر کو زیادہ پیمانے اور تیز رفتاری سے کھولا جا سکے۔
IDC MarketScape کے لیے وینڈر کی ضروریات
MarketScape پر غور کرنے کے لیے، وینڈر کو آزاد پروڈکٹ اسٹاک کیپنگ یونٹس (SKUs) کے تحت یا عام AI سافٹ ویئر پلیٹ فارم کے حصے کے طور پر اینڈ ٹو اینڈ ایم ایل پروسیس کے مختلف پہلوؤں کے لیے سافٹ ویئر پروڈکٹس فراہم کرنا ہوتے تھے۔ پروڈکٹس کو کمپنی کے اپنے IP پر مبنی ہونا چاہیے تھا، اور پروڈکٹس کو مارچ 12 تک APEJ میں کم از کم 2022 ماہ کے لیے سافٹ ویئر لائسنس کی آمدنی یا کھپت پر مبنی سافٹ ویئر کی آمدنی ہونی چاہیے۔ IDC کے AI سافٹ ویئر ٹریکر کے مطابق، APEJ خطے میں 15–2020 کی رپورٹ شدہ آمدنی۔ AWS معیار پر پورا اترتا ہے اور آٹھ دیگر دکانداروں کے ساتھ IDC کی طرف سے جانچا گیا تھا۔
IDC کی جامع تشخیص کا نتیجہ اکتوبر 2022 کو IDC MarketScape: Asia/Pacific (جاپان کو چھوڑ کر) AI Life-Cycle Software Tools and Platforms 2022 Vendor Assessment میں شائع ہوا۔ AWS کو موجودہ صلاحیتوں کی بنیاد پر لیڈرز کے زمرے میں رکھا گیا ہے۔ AWS کی حکمت عملی AI/ML سروسز میں مسلسل سرمایہ کاری کرنا ہے تاکہ صارفین کو AI اور ML کے ساتھ اختراع کرنے میں مدد مل سکے۔
AWS پوزیشن
"AWS کو اس مشق میں لیڈرز کے زمرے میں رکھا گیا ہے، جس نے مختلف تشخیصی زمروں میں اعلیٰ درجہ بندی حاصل کی ہے — فراہم کردہ ٹولنگ خدمات کی وسعت، کارکردگی کے لیے کم لاگت کے اختیارات، کسٹمر سروس کا معیار اور سپورٹ، اور مصنوعات کی جدت کی رفتار، ایک نام کے لیے۔ چند."
– جسی ڈان کینگ کائی، ایسوسی ایٹ ریسرچ ڈائریکٹر، بگ ڈیٹا اینڈ اینالیٹکس پریکٹس، IDC ایشیا/پیسفک۔
نیچے کا منظر MarketScape کا حصہ ہے اور AWS پوزیشن کو ظاہر کرتا ہے جس کا اندازہ صلاحیتوں اور حکمت عملیوں سے کیا جاتا ہے۔
IDC MarketScape وینڈر تجزیہ ماڈل کو ایک دی گئی مارکیٹ میں ICT سپلائرز کی مسابقتی فٹنس کا جائزہ فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ تحقیقی طریقہ کار معیار اور مقداری دونوں معیاروں پر مبنی اسکورنگ کے ایک سخت طریقہ کار کا استعمال کرتا ہے جس کے نتیجے میں دیے گئے بازار میں ہر وینڈر کی پوزیشن کی ایک ہی تصویری مثال سامنے آتی ہے۔ کیپبلٹیز سکور قلیل مدت میں وینڈر پروڈکٹ، گو ٹو مارکیٹ اور کاروباری عمل درآمد کو ماپتا ہے۔ حکمت عملی سکور 3-5 سال کے وقت کے فریم میں گاہک کی ضروریات کے ساتھ وینڈر کی حکمت عملیوں کی سیدھ میں پیمائش کرتا ہے۔ وینڈر مارکیٹ شیئر کی نمائندگی شبیہیں کے سائز سے ہوتی ہے۔
ایمیزون سیج میکر نے مارکیٹ اسکیپ کے حصے کے طور پر جائزہ لیا۔
تشخیص کے حصے کے طور پر، IDC گہرائی میں ڈوب ایمیزون سیج میکر صلاحیتیں SageMaker مکمل طور پر منظم انفراسٹرکچر، ٹولز اور ورک فلو کے ساتھ کسی بھی استعمال کے معاملے کے لیے ایم ایل ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے لیے ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے۔ 2017 میں SageMaker کے آغاز کے بعد سے، 250 سے زیادہ صلاحیتیں اور خصوصیات جاری کی گئی ہیں۔
ML پریکٹیشنرز جیسے ڈیٹا سائنسدان، ڈیٹا انجینئرز، کاروباری تجزیہ کار، اور MLOps پیشہ ور SageMaker کا استعمال ML ورک فلو کے ہر مرحلے میں رکاوٹوں کو اپنے مربوط ترقیاتی ماحول (IDEs) یا بغیر کوڈ انٹرفیس کے انتخاب کے ذریعے توڑتے ہیں۔ ڈیٹا کی تیاری کے ساتھ شروع کرتے ہوئے، SageMaker ML کے لیے بڑی مقدار میں سٹرکچرڈ ڈیٹا (ٹیبلر ڈیٹا) اور غیر ساختہ ڈیٹا (تصویر، ویڈیو، جغرافیائی، اور آڈیو) تک رسائی، لیبل، اور اس پر کارروائی کرنا آسان بناتا ہے۔ ڈیٹا تیار ہونے کے بعد، SageMaker ماڈل کی تعمیر کے لیے مکمل طور پر منظم نوٹ بک پیش کرتا ہے اور بہترین انفراسٹرکچر کے ساتھ تربیت کے وقت کو گھنٹوں سے منٹ تک کم کر دیتا ہے۔ SageMaker ML انفراسٹرکچر اور ماڈل کی تعیناتی کے اختیارات کے وسیع انتخاب کے ذریعے کسی بھی استعمال کے معاملے کے لیے بہترین قیمت کی کارکردگی پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ML ماڈلز کو تعینات کرنا آسان بناتا ہے۔ آخر میں، SageMaker میں MLOps ٹولز آپ کو ماڈل کی تعیناتی کی پیمائش کرنے، تخمینہ لاگت کو کم کرنے، ماڈلز کو پیداوار میں زیادہ مؤثر طریقے سے منظم کرنے، اور آپریشنل بوجھ کو کم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔
MarketScape AWS کے لیے تین طاقتیں بتاتا ہے:
- فعالیت اور پیشکش - SageMaker ڈیٹا کی تیاری، ماڈل ٹریننگ، اور تعیناتی کے لیے ٹولز کا ایک وسیع اور گہرا سیٹ فراہم کرتا ہے، بشمول AWS بلٹ سلکان: AWS Inferentia اندازہ کام کے بوجھ کے لیے اور AWS ٹرینیم تربیتی کام کے بوجھ کے لیے۔ سیج میکر ماڈل کی وضاحت اور تعصب کا پتہ لگانے کی حمایت کرتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر واضح کریں۔.
- سروس کی ترسیل - SageMaker مقامی طور پر AWS پر دستیاب ہے، APEJ خطے کا دوسرا سب سے بڑا عوامی کلاؤڈ پلیٹ فارم (IDC Public Cloud Services Tracker، IaaS+PaaS، 2021 ڈیٹا پر مبنی)، جاپان، آسٹریلیا، نیوزی لینڈ، سنگاپور، بھارت، انڈونیشیا کے علاقوں کے ساتھ۔ ، جنوبی کوریا، اور گریٹر چین۔ مقامی زون آسیان ممالک میں صارفین کی خدمت کے لیے دستیاب ہیں: تھائی لینڈ، فلپائن، اور ویتنام۔
- ترقی کے مواقع۔ - AWS فعال طور پر اوپن سورس پروجیکٹس جیسے کہ گلوون میں تعاون کرتا ہے اور بہت سے ایونٹس، آن لائن کورسز، اور کے ذریعے علاقائی ڈویلپر اور طلباء کی کمیونٹیز کے ساتھ مشغول ہوتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو لیب، بغیر لاگت کے سیج میکر نوٹ بک ماحول۔
سیج میکر دوبارہ: ایجاد 2022 پر لانچ ہوا۔
سیج میکر کی جدت AWS re:Invent 2022 میں آٹھ کے ساتھ جاری رہی نئی صلاحیتوں. لانچوں میں ایم ایل ماڈل گورننس کے لیے تین نئی صلاحیتیں شامل تھیں۔ جیسے جیسے کسی تنظیم کے اندر ماڈلز اور صارفین کی تعداد میں اضافہ ہوتا ہے، کم از کم استحقاق تک رسائی کے کنٹرول کو قائم کرنا اور ماڈل کی معلومات کو دستاویز کرنے کے لیے گورننس کے عمل کو قائم کرنا مشکل ہو جاتا ہے (مثال کے طور پر، ان پٹ ڈیٹا سیٹس، تربیتی ماحول کی معلومات، ماڈل کے استعمال کی تفصیل، اور خطرے کی درجہ بندی) . ماڈلز کے تعینات ہونے کے بعد، صارفین کو تعصب اور خصوصیت کے بڑھنے کی نگرانی کرنے کی بھی ضرورت ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ توقع کے مطابق کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ ایک نیا رول مینیجر، ماڈل کارڈز، اور ماڈل ڈیش بورڈ رسائی کے کنٹرول کو آسان بناتے ہیں اور تعاون کے لیے شفافیت کو بڑھاتے ہیں۔ ایم ایل ماڈل گورننس.
سے متعلق تین لانچیں بھی تھیں۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو نوٹ بک سیج میکر اسٹوڈیو نوٹ بک پریکٹیشنرز کو ڈیٹا کی تلاش سے لے کر تعیناتی تک مکمل طور پر منظم نوٹ بک کا تجربہ فراہم کرتی ہے۔ جیسے جیسے ٹیمیں سائز اور پیچیدگی میں بڑھتی ہیں، درجنوں پریکٹیشنرز کو نوٹ بک کا استعمال کرتے ہوئے باہمی تعاون سے ماڈل تیار کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ AWS بہترین پیشکش کرتا رہتا ہے۔ نوٹ بک کا تجربہ صارفین کے لیے، تین نئی خصوصیات کے آغاز کے ساتھ جو آپ کو نوٹ بک کوڈ کو مربوط اور خودکار بنانے میں مدد کرتی ہیں۔
ماڈل کی تعیناتی کو سپورٹ کرنے کے لیے، سیج میکر میں نئی صلاحیتیں آپ کو شیڈو ٹیسٹ چلانے میں مدد کرتی ہیں تاکہ پروڈکشن ریلیز سے پہلے نئے ایم ایل ماڈل کی موجودہ تعیناتی ماڈل کے خلاف اس کی کارکردگی کی جانچ کر سکے۔ شیڈو ٹیسٹنگ کنفیگریشن کی ممکنہ خرابیوں اور کارکردگی کے مسائل کو پکڑنے میں آپ کی مدد کر سکتا ہے اس سے پہلے کہ وہ اختتامی صارفین کو متاثر کریں۔
آخر کار، سیج میکر نے سپورٹ کا آغاز کیا۔ geospatial ML, ڈیٹا سائنسدانوں اور ML انجینئرز کو جغرافیائی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ML ماڈلز کو آسانی سے بنانے، تربیت دینے اور تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ آپ جغرافیائی اعداد و شمار کے ذرائع، مقصد سے تیار کردہ پروسیسنگ آپریشنز، پہلے سے تربیت یافتہ ML ماڈلز، اور جغرافیائی ML کو تیزی سے اور پیمانے پر چلانے کے لیے بلٹ ان ویژولائزیشن ٹولز تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
آج، دسیوں ہزار صارفین Amazon SageMaker کا استعمال اربوں پیرامیٹرز کے ساتھ ماڈلز کو تربیت دینے اور ماہانہ 1 ٹریلین سے زیادہ پیشین گوئیاں کرنے کے لیے کرتے ہیں۔ سیج میکر کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، ملاحظہ کریں۔ ویب کے صفحے اور دریافت کریں کہ کس طرح مکمل طور پر منظم انفراسٹرکچر، ٹولز اور ورک فلو آپ کو ML ماڈل کی ترقی کو تیز کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔
مصنف کے بارے میں
کمبرلی میڈیا AWS مشین لرننگ کے ساتھ پرنسپل پروڈکٹ مارکیٹنگ مینیجر ہے۔ اس کا مقصد صارفین کے لیے Amazon SageMaker کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کو آسان بنانا ہے۔ کام سے باہر تفریح کے لیے، کمبرلی سان فرانسسکو بے ٹریل پر کھانا پکانا، پڑھنا اور دوڑنا پسند کرتی ہے۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-positioned-in-the-leaders-category-in-the-2022-idc-marketscape-for-apej-ai-life-cycle-software-tools-and-platforms-vendor-assessment/
