AWS Deep Learning Containers

使用经过优化的预打包容器镜像快速部署深度学习环境

使用预打包且经过完整测试的 Docker 镜像,在几分钟内部署深度学习环境。

通过适用于常见框架(如 TensorFlow、PyTorch 和 Apache MXNet)的优化模型训练,自动提升性能。

以微服务的方式将机器学习(ML)快速添加到在 Amazon EKS 和 Amazon EC2 上运行的应用程序中。

通过与 Amazon SageMaker、Amazon EKS 和 Amazon ECS 集成构建自定义机器学习工作流,用于训练、验证和部署。

工作原理

Deep Learning Containers 是 Docker 映像,其已预先安装并使用最新版本的热门深度学习框架进行了测试。Deep Learning Containers 让您能够快速部署自定义机器学习环境,而无需从头构建并优化环境。

显示 AWS Deep Learning Containers 如何协助用户部署自定义机器学习环境并与其他 AWS 机器学习产品集成的示意图

使用案例

无人驾驶汽车 (AV) 部署

大规模开发高级 ML 模型,在您的环境中安全、快速地部署 AV 技术。

自然语言处理 (NLP)

使用最新的框架和库(包括 Hugging Face Transformers)减少部署 ML 模型所需的时间,同时加快投入生产的时间。

医疗保健数据分析

使用高级分析、ML 和深度学习功能分析不同的原始运行状况数据,以此识别趋势并进行预测。

如何开始

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