亚马逊AWS官方博客

Amazon SageMaker BlazingText:在多个 CPU 或 GPU 上并行处理 Word2Vec

今天,我们推出了 Amazon SageMaker 的最新内置算法 Amazon SageMaker BlazingText。BlazingText 是一种无监督学习算法,用于生成 Word2Vec 嵌入,即单词在大型语料库中的密集向量表示。我们很高兴构建了 BlazingText,它可以最快的速度实现 Word2Vec,供 Amazon SageMaker 用户在以下实例上使用:

单一 CPU 实例 (Mikolov 和 fastText 的原始 C 实现)
使用多个 GPU、P2 或 P3 的单一实例
多个 CPU 实例 (分布式 CPU 训练)

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使用 NNPACK 库加速 Apache MXNet

Apache MXNet 是供开发人员构建、训练和重复使用深度学习网络的开源库。在这篇博文中,我将向您介绍如何使用 NNPACK 库来加速推理。事实上,当 GPU 推理不可用时,要想从实例中获取更多性能,将 NNPACK 添加到 Apache MXNet 中或许不失为一种简单的方法。和往常一样,“您的情况可能会有所不同”,而且您应该始终运行自己的测试。

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新功能 – 区域间 VPC 对等连接

今天我要向您介绍的是区域间 VPC 对等连接。早在 2014 年年初,您就已经能够在同一 AWS 区域的 Virtual Private Cloud (VPC) 之间创建对等连接 (请阅读 Amazon Virtual Cloud 的新 VPC 对等连接功能了解更多信息)。建立连接后,对等 VPC 中的 EC2 实例可以使用自己的私有 IP 地址跨对等连接相互通信,就像它们位于同一网络中一样。

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AWS Deep Learning AMI 现在推出 TensorFlow 1.5 和全新 Model Serving 功能

AWS Deep Learning AMI 可帮助您快速轻松地开始使用机器学习。AMI 包含大量预建选项,可满足机器学习从业者的各种需求。如果您需要常见深度学习框架的最新版本,Deep Learning AMI 可提供在基于 Conda 的独立虚拟环境中安装的预建 pip 二进制文件。如果您希望测试高级框架功能或者对框架源代码进行微调,包含源代码的 Deep Learning AMI 可提供基于源的自定义框架安装。这些框架通常内建了常见二进制文件中没有的高级优化功能。

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Zocdoc 在 AWS 上使用 TensorFlow 帮助患者安心看病

医疗保健行业的情况非常复杂。最近的调查表明,超过一半的美国人不清楚所持保险涵盖的范围,四分之三的人希望通过更简单的方法来确认医生是否在保险公司网络内。

Zocdoc 帮助患者理清了这一混乱局面,让需要医疗保健的个人能够做出更明智的选择,同时找到满足其需求的医疗服务。Zocdoc 致力于优化医疗保健数据来帮助患者,支持其完成该使命的核心就是 AWS 上的深度学习。有了使用 TensorFlow 深度学习框架构建的算法,Zocdoc 可更高效地为患者分配医生。患者可预约 24 小时内看诊,过去全国新患者等待看诊的平均等待时间为 24 天。

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最新 EC2 好东西 – 启动模板与分布置放

AWS re:Invent 推出了多项重要的 EC2 实例类型和功能。 我已经给大家介绍了 M5、H1、T2 无限版和 Bare Metal 实例,以及休眠和新定价模型等竞价功能,Randall 也给大家介绍了 Amazon Time Sync Service,今天我将介绍两个新的功能:分布置放组和启动模板。这两个功能都通过 EC2 控制台和 EC2 API 调用,可以在“aws”分区中的所有 AWS 区域使用。

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