AWS 上的 PyTorch

AWS 上的高性能、可扩展和企业级 PyTorch 体验

使用 Amazon EC2 实例、Amazon SageMaker 和 PyTorch 库缩短训练时间。

使用 PyTorch 库加快研究原型到生产规模部署。

使用完全托管或自我管理的 AWS 机器学习(ML)服务构建 ML 模型。

工作原理

AWS 上的 PyTorch 是一个开源深度学习(DL)框架,可加速从 ML 研究到模型部署的过程。
显示如何使用 TorchServe 模型服务器在 PyTorch 中训练模型的图表。

使用案例

大型语言模型的分布式训练

使用 PyTorch 分布式数据并行(DDP)系统训练具有数十亿个参数的大型语言模型。

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大规模推理


使用 SageMaker 和 Amazon EC2 Inf1 实例扩展推理,以满足延迟、吞吐量和成本要求。

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多模式 ML 模型


使用 PyTorch 多模式库,为实时手写识别等用例构建自定义模型。

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如何开始使用

使用 Amazon SageMaker Studio Lab 学习 ML

使用无设置的免费开发环境学习和试验 ML

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开始使用 AWS 上的 PyTorch

查找开始在 AWS 上使用 PyTorch 所需的一切。

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探索有关 AWS 上 PyTorch 的更多信息

了解 PyTorch 的主要特性和功能以开始使用。

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使用 Amazon SageMaker JumpStart 进行构建

了解您只需单击几下即可部署的预构建 ML 解决方案。

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