AI颠覆前端和原画师？云上探索实验室为你加速AI开发

　　近期，AI领域不断涌现出重大的变革和创新，其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现，更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业，对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式，这已成为行业的共识。因此，了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。
　　为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中，我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动，希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围绕 【从实践中探索机器学习边界——Amazon SageMaker产品体验活动】进行。
　　活动得到了众多专业开发者和技术爱好者的热情响应，他们积极参与提交产品体验报告，并分享了实践的视频Demo。在活动社群中，参与者们积极交流讨论，相互帮助解决问题，共同创造分享、互相启发、共同玩转云上技术的氛围十分活跃。现在活动已经进入了中期阶段，许多开发者已经提交了自己的体验作品，并分享了一些心得与避坑经验。为了让更多的开发者加入其中，我们选取了一些具有代表性的体验报告和实践文档分享给大家，希望对未参加活动的开发者提供一些灵感和思路。
　　另外，针对体验实践过程中遇到的问题，不仅有亚马逊云科技技术专家亲自在群里进行指导，社群里的开发者们也纷纷出谋献计，互帮互助解决问题，真正实现了创造分享、互相启发、共同玩转云上技术。
　　热门创意作品曝光，开发者分享心得与避坑经验
　　目前活动进程过半，已经有非常多的开发者朋友提交了自己的体验作品，为了让更多开发者能够对活动有清晰和直观的了解，我们选取了几篇比较有特色的体验报告和实践文档与大家分享。希望能给还未提交作品和想参加却无从下手的小伙伴们提供一些思路。
　　体验者＂白水＂：仅 20 分钟，就可搭建属于自己的 AIGC 应用
　　体验者＂白水＂《 20分钟，使用Amazon SageMaker快速搭建属于自己的AIGC应用 》文中图文并茂地逐步讲解了基于Amazon SageMaker搭建 AIGC 应用的整体流程：
　　1.创建Notebook；
　　2.利用Hugging Face克隆模型；
　　3.了解模型的超参数；
　　4.配置和微调Stable Diffusion模型；
　　5.部署和使用训练好的模型；
　　6.清理资源。
　　使用Amazon SageMaker基于Stable Diffusion模型搭建的AIGC应用
　　除了讲解如何搭建AIGC应用，作者还设计了两个评估模型性能实验：＂CPU 和 GPU 对生成速度的影响＂和＂超参数对模型性能的影响＂，探究Stable Diffusion模型在不同情况下的效率区别，进而更加详细地展现对Stable Diffusion模型的解读。
　　＂目前市面上机器学习的平台已经有很多，Amazon SageMaker是比较全面的，而且还是面向应用的。＂体验者＂白水＂表示，Amazon SageMaker中包括了机器学习的各个流程， 以往Python中的开发习惯完全可以在Amazon SageMaker中适用 。不仅如此，Amazon SageMaker支持Sklearn、PyTorch、TensorFlow、Hugging Face等，对这些主流模块和框架都有相应的封装。为了方便训练模型，Amazon SageMaker还提供了 Amazon AutoPilot可以自动对各种模型以及各组超参数进行搜索，训练最优模型。
　　https://dev.amazoncloud.cn/experience?trk=cndc-detail&sc_medium=corecontent&sc_campaign=product&sc_channel=csdn
　　体验者＂墨理学 AI＂：讲解视频+体验报告，小白开发者的福音
　　相比较其他小伙伴儿提交的体验报告，体验者＂墨理学 AI＂ 的《 如何在亚马逊 SageMaker 进行 Stable Diffusion 模型在线服务部署》则为我们带来了AI模型的 Web 端在线部署和推理调用实践。
　　文章从如何在Amazon SageMaker中进行环境搭建展示开始，创建笔记本编程实例（这个过程大概 5 分钟左右）——下载代码并上传到Jupyter中——选择合适的Conda环境。
　　第二步一键运行所有代码，代码执行过程中会依次完成Stable Diffusion模型相关类和函数的代码定义、推理测试，并打包代码和模型，然后部署模型至Amazon Sagemaker推理终端节点。
　　模型创建完成之后，作者通过Amazon Cloud9创建了一个前后端Web应用。在云服务环境的创建成功基础上，运行下图中的服务代码。
　　作者完成测试体验之后，表示即使每次输入的提示词是同一个，模型生成得到的输出也是不固定的。所以他建议输入提示词语如果越精准，生成的图像效果可能会越好。
　　＂通过使用Amazon SageMaker服务平台，我们只需要一个浏览器，即可编写、运行和调试各种代码，无需进行复杂的机器适配和环境搭建，能够快速完成 AI 模型的推理、测试、验证部署工作。＂体验者＂墨理学 AI＂谈到。通过借助Amazon SageMaker平台进行AI模型服务部署，可以简化普通开发者进行AI模型部署服务的难度， 这对于中小企业和个人开发者而言，AI服务的快速落地也不再是一件难事 。
　　https://dev.amazoncloud.cn/experience?trk=cndc-detail&sc_medium=corecontent&sc_campaign=product&sc_channel=csdn
　　体验者＂ZackSock＂：Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成
　　与其他体验者不同，体验者＂ZackSock＂《 Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成 》围绕Amazon SageMaker和自编码器进行的一次体验实践。通过训练自编码器，制作实现＂变脸需求＂，让人脸A渐渐变成人脸B、让一个人从小慢慢变老、生成人脸等有趣的小实验。
　　作者首先使用Amazon SageMaker进行环境创建，再进行数据处理，最后训练一个自编码器。本次作者使用的数据是10万张修正好的人脸图片，所以实践是训练一个人脸的自编码。作者针对人脸渐变原理详细解释到，假设人脸A被编码成z1，人脸B被编码成z2，现在想让人脸由A到B渐变。现在可以把这个问题转换为向量z1和z2之间的渐变，向量的渐变可以直接使用插值算法，我们在两个向量间插入n个向量，再把这些向量输入解码器，得到的人脸图像就是介于A和B之间的人脸。现在人脸渐变就变为了插值。具体操作如下：
　　首先实现插值算法，插值的实现很简单，具体代码如下：
　　上面函数输入两个长度一样的向量，输出num个向量。这num个向量将作为 Decoder的输入。接下来使用Decoder部分进行推理：
　　下面是实现的效果：
　　自编码器不仅可以实现人脸渐变，还能生成人脸。作者分享表示：＂在训练自编码器时，把人脸编码成一个长度为1024维的向量。现在我们假设人脸服从高斯分布，如果能求出均值和方差，就可以知道这个高斯分布的具体样子。在知道高斯分布的具体表达式后，就可以对从中采样人脸向量，把这个向量交给decoder就可以生成人脸。＂
　　示例图
　　https://dev.amazoncloud.cn/experience?trk=cndc-detail&sc_medium=corecontent&sc_campaign=product&sc_channel=csdn
　　除了上面这些开发者朋友们的分享内容，还有很多的小伙伴们提交了自己的体验报告，这里就不一一展示了，直接给大家看看他们都做出了哪些好玩的创意作品吧~~
　　任务：＂A bird is flying in space＂ 和 ＂Photos of horseback riding under the sea＂
　　任务：＂A cute panda is sitting on the sofa＂
　　任务：＂一个宇航员在骑马＂
　　AI 生成图像和绘画，非常直观和有趣。其实你也可以从零动手，实现上面这些充满创意和趣味的作品，快来参加【云上探索实验室】从实践中探索机器学习边界——Amazon SageMaker产品体验活动吧！
　　除了分享自己的作品，体验者还无私分享了对于技术和产品的理解与积累。
　　例如，＂盼小辉丶＂为我们总结了关于Amazon SageMaker为开发者带来的便利： 提供了完备的机器学习工具，通过自动化功能帮助用户快速优化模型和参数；提供交互式笔记本，可快速地探索和处理数据；提供多种不同的模型部署和管理方式，满足使用过程中在不同场景下的需求；提供完善的监控和调试工具，确保模型的稳定性和可靠性 。
　　另外，体验者白水还自发汇总了对开发过程中有帮助的产品文档：
　　Amazon SageMaker入门教程：https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/getting-started/
　　Amazon SageMaker产品介绍：https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/
　　Amazon SageMaker产品文档：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/index.html
　　Stable Diffusion模型文档(HuggingFace)：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
　　Stable Diffusion模型文档(StabilityAI)：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release
　　查看详细内容请前往亚马逊云科技开发者中心：https://dev.amazoncloud.cn/experience?trk=cndc-detail&sc_medium=corecontent&sc_campaign=product&sc_channel=csdn
　　以上只是本次活动中的体验者分享的很少一部分技术与内容。他们作为此次活动的前期体验者，在活动和社群中学习实践云上技术，并将成果毫无保留地分享出来，同时摸索经验和克服开发中遇到的难点，帮助其他开发者在体验学习中避坑，这正是本次活动所倡导的＂一同创造分享，互助启发，玩转云上技术＂！
　　AI 视频课程、动手实验、玩转社群，云上探索实验室奖励加倍
　　目前，【 云上探索实验室 】活动已经进行过半，为了让开发者更多地参与其中，主办方特别增加了＂玩转社群＂活动。玩转社群活动由 11 节视频课程+3 个动手实验+撰写发表体验博文或视频，这三个环节组成。活动详细介绍如下：
　　活动一：学习打卡得好礼
　　打卡要求：
　　亚马逊云科技【云上探索实验室】交流群上实践、加速创新 第 XX 天学习打卡+课程视频截图+活动海报，发布到朋友圈。
　　@小助手：发布后，朋友圈截图，在群内发截图并@小助手
　　活动好礼：
　　打卡一天，即可获得亚马逊云科技周边贴纸 。
　　打卡七天，即可获得亚马逊云科技周边贴纸一份+亚马逊云科技定制眼罩一个。
　　打卡十一天，即可获得亚马逊云科技周边贴纸一份+亚马逊云科技定制眼罩一个+亚马逊云科技定制屏幕清洁器一个。
　　活动二：完成实验
　　活动要求：
　　朋友圈：亚马逊云科技【云上探索实验室】交流群云上实践、加速创新。我已完成《XXX 实验》+实验结果截图+活动海报，发布到朋友圈。
　　@小助手：发布后，朋友圈截图，在群内发截图并@小助手
　　活动好礼：
　　完成《使用Amazon SageMaker构建机器学习应用》实验，即可获得亚马逊云科技定制夜灯一个。（数量只有 5 个，先完成先得）
　　完成《基于Amazon SageMaker构建细粒度情感分析应用》实验，即可获得亚马逊云科技定制金属马克杯一个。（数量只有 5 个，先完成先得）
　　完成《基于Stable Diffusion模型，快速搭建你的第一个AIGC应用》实验，即可获得亚马逊云科技定制夜灯一个。（数量只有 5 个，先完成先得）
　　完成 11 次打卡和 3 个实验，撰写博文或视频的，即可获得一个价值 299 元，亚马逊云科技定制 LED 书包。（数量只有 5 个，先完成先得）
　　活动三：分享体验得精美礼品！
　　活动好礼：
　　活动期间，发布分享内容且提交到群助手的用户，可获得 CSDN 电子书月卡一份（限每人一次）。
　　活动期间，发布完整体验代码、文章不低于2000字或视频不少于30分钟且提交到群助手的用户，可获得 CSDN 电子书月卡一份+CSDN 程序员杂志一份（限每人一次）。
　　活动期间，前 20 位发布完整体验代码、文章不低于2000字或视频不少于30分钟且提交到群助手的用户，可获得CSDN电子书月卡一份+CSDN程序员杂志一份+热门机器学习实体书一本+CSDN精美周边一份（限每人一次）。
　　AI 技术浪潮已经到来，CSDN董事长、资深程序员蒋涛在近日的 AI 主题大会上就提到＂AI 正在将全球的知识库和代码都放在了你的手中。只要有想象力，人人都能成为「新程序员」。在不远的未来，新的应用市场会产生，大多数工具都会被重构。＂开发者不该再等待，最好的 AI 学习与体验平台已经为你准备好，加量的奖品等你来拿，快来参与吧！