Meta與AWS在12月1日宣布
Meta原本就有就地部署的基礎設施，但同時也利用AWS的運算、儲存、資料庫或安全服務等資源，來彌補就地部署的不足。然而，當Meta在2012年買下Instagram時，是把Instagram的后端架構從AWS遷移到Meta的就地部署設施上，透露出Meta仍舊希望以就地部署為主的后端策略。
不過，本周Meta宣布將加深與AWS的合作，除了仍舊將AWS視為補充Meta就地部署架構的云端服務之外，未來將于AWS上執(zhí)行與第三方的合作，而且只要所并購的業(yè)者原本就使用AWS服務，之后將維持采用AWS。
此外，未來Meta的AI部門將使用AWS的運算服務來加速AI的研發(fā)，也會與AWS共同改善AWS上執(zhí)行PyTorch的效能，包括協(xié)助開發(fā)者加快建置、訓練、部署及操作AI或機器學習模型的速度。
PyTorch是由Meta的AI實驗室在2016年推出的開源機器學習庫，為一深度學習框架，主要應用在電腦視覺與自然語言處理上，隨著AI浪潮的興起，AWS也規(guī)畫了PyTorch on AWS，結合Amazon EC2、Elastic Fabric Adapter及AWS上的儲存及網路資源，讓開發(fā)者可透過Amazon SageMaker機器學習服務大規(guī)模地建置、訓練及部署PyTorch模型。
現在Meta則打算與AWS合作，讓全球的組織能夠更方便地透過AWS，把深度學習模型從研究專案快速變成產品。
負責商業(yè)開發(fā)的AWS副總裁Kathrin Renz表示，此一合作案代表AWS將繼續(xù)協(xié)助Meta研發(fā)與創(chuàng)新，也將大規(guī)模地與第三方及開源社群合作，而客戶將可仰賴Meta及AWS在PyTorch上的合作，更容易于AWS上建置、訓練及部署深度學習模型。
