不写代码，就能快速构建精准的机器学习模型

十多年来，得益于GPU等硬件性能的提升，大规模、高度复杂的深度学习应用成为了可能。但对于普通开发者来说，上手深度学习并不总是一件容易的事。

开发者或许会烦恼于构建、训练模型，部署模型和超参调优等繁琐步骤，或许还会受到算力条件的限制，诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。

在这样的背景下，Amazon SageMaker应运而生，为万千开发者们带来了便捷。Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务，覆盖深度学习全流程的工作体验，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署AI模型，大幅度消除过程中的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。

本周课程计划

12月13日，第6课

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课程加更

Stability AI 推出的火爆 AIGC 领域的 Stable Diffusion 模型从开源之初便深受开发者欢迎。该公司于11月24日正式推出了 Stable Diffusion 的2.0版本，并在刚刚结束的亚马逊云科技 re:Invent 2022 大会上宣布其已选择亚马逊作为其首选云提供商，以帮助其开发和部署用于图像、语言、音频、视频和 3D 内容生成的新人工智能模型。

该公司主要使用 Amazon SageMaker 机器学习服务来加速其设计 Stable Diffusion 模型。此外还宣布将通过 Amazon SageMaker JumpStart 提供一个可供所有亚马逊云科技客户访问的机器学习模型中心。

为了帮助大家上手 Amazon SageMaker JumpStart，本次《深度学习实战训练营》线上实战营将于12月15日增加一期课程，为大家讲解演示。