艾米麗·韋伯

●為預訓練和微調尋找合適的用例和數據集；●使用定製的加速器和GPU,為大規模訓練做好準備；●配置AWS和SageMaker環境,最大限度地提高性能；●根據模型和約束條件選擇超參數；●使用多種並行方式分發模型和數據集；●利用作業重啟、間歇性健康檢查等方式避開陷阱；●定性和定量地評估模型；●部署模型，在運行時進行改進和監控。



Emily Webber是AWS的首席ML專家解決方案架構師，專門從事大型語言和視覺模型的分佈式訓練。Emily在AWS社區廣為人知，在YouTube上發布了由16個視頻組成的SageMaker系列，視頻播放量高達21.1萬次。Emily曾在2019年倫敦人工智能大會上發表過主題演講。