TensorFlow auf AWS

Verbessern und visualisieren Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen mit ML-Tools

Optimieren Sie Ihre Anwendungen mit Visualisierungstools wie Histogrammen und Diagrammen, um tiefe neuronale Netzwerke schnell zu trainieren.

Trainieren und stellen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle auf AWS sicher mit optimaler Leistung und Aktualität bereit.

Greifen Sie auf Dokumentationen und Tutorials zu, um Ihre Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) zu beschleunigen, und werden Sie Teil einer aktiven Community auf GitHub.

Funktionsweise

Forscher und Entwickler können TensorFlow verwenden, um ihre Anwendungen durch Machine Learning (ML) zu verbessern. AWS bietet umfassenden Support für TensorFlow, so dass Kunden ihre eigenen Modelle in den Bereichen Computer Vision (CV), Verarbeitung natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und mehr entwickeln und bereitstellen können.

Das Diagramm zeigt, wie Sie Modelle in TensorFlow trainieren, den Server starten, Tools zum Verstehen, Debuggen und Verbessern Ihrer Anwendungen anwenden und dann die Versionierung aktualisieren können.

Anwendungsfälle

Greifen Sie auf modernste Modelle zu

Erhalten Sie mit tf.distribute.strategy verteiltes Training für die neuesten NLP- und CV-Modelle.

Stellen Sie berbesserte Modelle bereit

Stellen Sie NLP- und CV-Modelle mit TensorFlow Serving bereit – einem flexiblen, leistungsstarken Serving-System für ML-Modelle.

Visualisieren Sie Training und Leistung

Verbessern Sie Ihre ML-Modelle mit TensorBoard, einem Visualisierungs-Toolkit zum Hosten, Verfolgen und Freigeben Ihrer ML-Experimente.

Erste Schritte

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Verwenden Sie TensorFlow mit SageMaker, AWS-Deep-Learning-AMIs und mehr.

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