2022年，DALL-E 2、Stable Diffusion、Imagen、Midjourney的出现让AIGC（利用人工智能技术来生成内容）的话题热度火出了圈。
原因再简单不过，用户输入几个简单的文本就能生成一张令人惊艳的图片，人人都能用肉眼亲眼见证了AI的神奇力量。
笔者用过Stable Diffusion和Midjourney这两个方案，最熟悉的还是可部署在本地，支持低配置个人电脑的Stable Diffusion。【可插入相关阅读链接】
Stability AI创始人兼CEO Emad Mostaque的推文
Stable Diffusion是Stability AI旗下的一个开源项目，Emad Mostaque曾表示，训练该模型使用了256块英伟达A100显卡，耗费了15万机时，花费了60万美元的成本。
60万美元多吗？
其实不多。有人估算OpenAI GPT-3的训练成本大约是1200万美元，相比之下，Stable Diffusion确实不算贵。
无论如何，对于大模型训练成本控制都非常重要，动辄百万元规模的训练，必须要让钱花在刀刃上。
笔者此前就注意到，Stable Diffusion是在亚马逊云云科技上完成的训练。
2022年12月前后，Stability AI和亚马逊云科技还宣布了合作关系，合作中提到使用亚马逊云科技旗下的机器学习平台Amazon SageMaker和亚马逊云科技自研的机器学习训练芯片Trainium。
Amazon SageMaker可以提高机器学习的开发效率，Trainium可以降低机器学习的训练成本，配合大规模优化的训练集群，能降低机器学习的训练周期。
据了解，Stability AI 使用 SageMaker 及其模型并行库将训练时间和成本减少 58%，这些优化和性能改进适用于具有数百或数千亿参数的模型，对于成本控制非常有意义。
作为一名技术爱好者，我在本地电脑上用Stable Diffusion生成过大约几百上图片，也试过在Amazon Sagemaker平台上跑过几个Demo，训练过几个机器学习模型，对两个东西都稍有了解。
而我也知道，Stable Diffusion还在快速演化当中，Stable Diffusion进化到了2.0版本，而亚马逊云科技的Amazon Sagemaker也在不断更新。
在三个月前的亚马逊云科技峰会的re:Invent上，Amazon Sagemaker推出八项新功能，如果从2017年发布算起，六年来新增超过290项功能与特性。
Amazon Sagemaker的功能组件可谓是琳琅满目，有大概十几种工具组成，每次打开Amazon Sagemaker都能看见一些新功能特性。
虽然功能很多，但是由于Amazon Sagemaker的产品设计简洁明了，并且有详尽的文档，实际入门使用门槛很低，笔者认可Amazon Sagemaker推动机器学习普惠化的说法。
近日，全球市场研究机构IDC发布《2022年亚太地区（不含日本）AI生命周期软件工具和平台供应商评估》报告中把Amazon SageMaker放在了最右上角的“领导者”位置。
IDC MarketScape评估模型图中，纵坐标评估的是短期内的市场表现，横坐标评估的是未来三五年能否满足市场需求的问题。另外，圆圈的大小表征的是市场规模大小，在模型图中，亚马逊云科技的整体优势明显。
IDC报告指出，凭借在功能和产品、服务交付和增长方面的强大优势，Amazon SageMaker成为亚马逊云科技有史以来推出的增长最快的云服务之一。
机器学习涉及一套复杂冗长且重复的工作流程，开发过程中确实需要一套稳定的开发环境。
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从技术不断发展的眼光来看，随着机器学习模型参数的规模越来越大，随着训练所需算力的不断提升，在本地搭建机器学习模型的做法显得越来越不合时宜，公有云将是承载机器学习训练的重要载体。
