AWS 上的 Apache MXnet

构建可以快速训练并在任何位置运行的机器学习应用程序

Apache MXNet 是一种快速并且可扩展的训练与推理框架,附带简单易用的机器学习 API。

MXNet 采用 Gluon 接口,让各种技能水平的开发人员都可以在云、边缘设备和移动应用程序上开始进行机器学习。只需编写几行 Gluon 代码,您就可以构建线性回归、卷积网络和复现 LSTM,用于实现对象检测、语音识别、建议和个性化。

您可以通过启动 AWS Deep Learning AMI (提供适用于 Amazon Linux 和 Ubuntu 的多个版本),来开始使用 MXNet/Gluon on AWS。

为 Apache MXNet 项目贡献力量

在 GitHub 项目页面上获取示例代码、手册和教程内容。

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使用 MXNet 进行机器学习的优势

支持 Gluon,易于使用

MXNet 的 Gluon 库提供一个高级接口,让用户可以轻松创建、训练和部署机器学习模型,并且不影响训练速度。Gluon 可以针对预定义的层、损失函数和优化器提供高层抽象功能。它还具有灵活的结构,使用直观,易于调试。

性能更高

深度学习工作负载可以分布在具有近线性可扩展性的多个 GPU 中,这意味着可以在更短的时间内处理特别大的项目。而扩展会根据群集中的 GPU 数量自动进行。开发人员还可以批量运行无服务器的推断,从而节省时间并提高工作效率。

支持 IoT 和边缘设备

除了在云中处理多 GPU 训练和部署复杂模型之外,MXNet 还可以生成轻量级的神经网络模型,这些模型可以在 Raspberry Pi、智能手机或笔记本电脑等低功耗边缘设备上运行,并实时远程处理数据。

灵活性高,选择丰富

MXNet 支持大量编程语言,例如 C++、JavaScript、Python、R、Matlab、Julia、Scala 和 Go,因此您可以使用自己了解的语言开始工作。但是在后端,所有代码都以 C++ 编译,因此无论构建模型使用的是哪种语言,都能实现最高性能。

MXNet 案例研究

为 MXNet 贡献力量的人员有 400 多名,其中包括来自 Amazon、Apple、Samsung 和 Microsoft 的开发人员。了解有关 MXNet 社区深度学习项目的更多信息。

博客文章

开始使用AWS 上的 Apache MXnet

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使用 MXNet 开始构建

按照这些 简单教程开始构建。

探索 AWS 上的深度学习

通过 AWS Deep Learning AMI,您可以训练自定义模型,试验新算法,并了解新的深度学习技能和技巧。AMI 提供多种选择,包括预先安装的开源深度学习框架,比如 Apache MXNet/Gluon、TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、PyTorch 和 Keras。使用这些 AMI 无需额外付费 – 您只需支付使用 AWS 资源存储和运行应用程序的费用。更多 >

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