TensorFlow auf AWS

Deep Learning ganz einfach – dank der Cloud.

Mit TensorFlow™ gelingt Entwicklern der schnelle und mühelose Einstieg mit Deep Learning in der Cloud. Das Framework trifft in der Branche auf breite Unterstützung und wird gern für Deep Learning-Forschung und -Anwendungsentwicklung gewählt, insbesondere in Bereichen wie Computervision, Verstehen natürlicher Sprache und Sprachübersetzung.

Für den Einstieg bei AWS können Sie mit Amazon SageMaker von einer vollständig verwalteten TensorFlow-Erfahrung profitieren. Dabei handelt es sich um eine Plattform, mit der Modelle für maschinelles Lernen in verschiedenen Dimensionen erstellt, trainiert und bereitgestellt werden können. Sie können die AWS Deep Learning AMIs verwenden, um benutzerdefinierte Umgebungen und Arbeitsabläufe für die Verwendung von TensorFlow und anderer gängiger Deep Learning Frameworks, wie Apache MXNet und Gluon, Caffe, Caffe2, Chainer, Torch, Keras und das Microsoft Cognitive Toolkit, zu erstellen.

88 % der TensorFlow-Projekte in der Cloud werden in AWS ausgeführt.

In diesem Bericht zeigt Nucleus Research fünf Gründe auf, warum Deep-Learning-Nutzer
AWS für Deep Learning im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern wählen.

TensorFlow

Vorteile

Visualisierung

TensorFlow wird mit einer umfassenden Palette von Visualisierungs-Tools geliefert, die das Verstehen, Debuggen und Optimieren von Anwendungen vereinfachen. Mit Unterstützung zahlreicher Formate – von Bild- und Audioformaten bis zu Histogrammen und Diagrammen – können Sie tiefe neuronale Netzwerke schnell und einfach trainieren.

Entwicklung für Mobilgeräte

TensorFlow Mobile zeichnet sich durch reduzierten Arbeitsspeicherbedarf und mathematische Tools aus, um das Erstellen kleinerer Modelle zu erleichtern. TensorFlow Mobile eignet sich für Android und ist auch ideal für Situationen, in denen der Netzwerkzugriff unterbrochen oder teuer ist.

Dokumentation

Mit TensorFlow haben Sie Zugriff auf umfassende Dokumentationen und Tutorials, die Ihre AI-Entwicklung beschleunigen können. Außerdem stellt die große und äußerst aktive Benutzer-Community von TensorFlow regelmäßig auf GitHub Code und Problemlösungen bereit.

Kunden, die TensorFlow in AWS verwenden

Viele Organisationen genießen die Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität der ersten Schritte mit TensorFlow in AWS.
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Zendesk

Amazon SageMaker für maschinelles Lernen

Weitere Informationen über Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service, der es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, schnell und einfach Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren. Amazon SageMaker beseitigt alle Hindernisse, die Entwickler normalerweise beim Einsatz des maschinellen Lernens behindern. 

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