Veröffentlicht am: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker-Support für die Deep Graph Library (DGL) ist jetzt verfügbar. Mit DGL können Sie die Vorhersagegenauigkeit von Empfehlungs-, Betrugserkennungs- und Wirkstofferkennungssystemen mit Graph Neural Networks (GNNs) verbessern.
Obwohl GNNs vielversprechende Ergebnisse in der Forschung gezeigt haben, war ihre Anwendung in der Praxis aufgrund der komplexen Infrastruktur, die für die Erstellung großer Graphen erforderlich ist, und des Fehlens zuverlässiger domänenspezifischer Modelle begrenzt. Die Entwicklung von GNNs beinhaltet das Finden und Schulen in sehr großen Graphen mit Millionen von Knoten, wobei es sehr zeitaufwendig ist, die für die Durchführung dieser Schulung erforderliche Recheninfrastruktur aufzubauen und zu warten. DGL bietet Ihnen die Werkzeuge und Infrastruktur, um die Implementierung und Bereitstellung von GNNs zu vereinfachen.
Der DGL-Support in Amazon SageMaker entlastet Sie von der Verpackung Ihrer Software-Abhängigkeiten, dem Aufbau der Infrastruktur und dem Finden validierter Modelle. Dadurch können Sie GNNs in Stunden statt in Wochen oder Monaten testen und implementieren. Ein Deep Learning-Container bündelt alle Software-Abhängigkeiten, und die Amazon SageMaker API richtet die Infrastruktur ein, die für das Schulen von Grafiken erforderlich ist und skaliert sie. Mit der gebündelten Bibliothek validierter Modelle können Sie sofort modernste GNN-Modelle testen und in Anwendungen integrieren.
Um loszulegen, besuchen Sie bitte die Seite DGL Get Started, SageMaker DGL-Dokumentation und unseren Blog.