Apache MXnet en AWS

Cree aplicaciones de aprendizaje automático que pueden entrenarse rápidamente y ejecutarse en cualquier lugar

Apache MXNet es un marco rápido de inferencia y entrenamiento de escala ajustable con un API concisa y fácil de usar para aprendizaje automático.

MXNet incluye la interfaz de Gluon que permite a los desarrolladores con cualquier nivel de experiencia comenzar a usar el aprendizaje profundo en la nube, en dispositivos de borde y en aplicaciones para dispositivos móviles. En tan solo unas líneas de código de Gluon, es posible crear regresión lineal, redes convolucionales y LSTM recurrentes para la detección de objetos, el reconocimiento de voz, recomendaciones y personalizaciones.

Empiece a usar MXNet y Gluon en AWS mediante el lanzamiento de un AMI de aprendizaje profundo de AWS, disponibles en varias versiones para Amazon Linux y Ubuntu.

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Beneficios del aprendizaje profundo mediante el uso de MXNet

Facilidad de uso con Gluon

La biblioteca de Gluon de MXNet ofrece una interfaz de alto nivel que facilita la creación de prototipos, el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje profundo sin sacrificar la velocidad de entrenamiento. Gluon ofrece abstracciones de alto nivel para optimizadores, funciones de pérdida y capas predefinidas. También provee una estructura flexible que es intuitiva para trabajar y fácil de depurar.

Mayor rendimiento

Las cargas de trabajo de aprendizaje profundo pueden distribuirse en varias GPU con escalabilidad casi lineal, lo que significa que los proyectos extremadamente grandes pueden gestionarse en menos tiempo. Asimismo, el escalado es automático dependiendo del número de GPU de un clúster. Los desarrolladores también ahorran tiempo y aumentan la productividad mediante la ejecución de inferencia basada en lotes y sin servidor.

Para IoT y el borde

Además de gestionar el entrenamiento en varias GPU y de implementar modelos complejos en la nube, MXNet produce representaciones de modelos de redes neuronales ligeras que pueden ejecutarse en dispositivos de borde de menor capacidad como Raspberry Pi, teléfonos inteligentes o laptops y procesar datos de manera remota en tiempo real.

Flexibilidad y opciones

MXNet es compatible con un amplio conjunto de lenguajes de programación (incluidos C++, JavaScript, Python, R, Matlab, Julia, Scala y Go) para que pueda comenzar a trabajar con lenguajes que ya conozca. Sin embargo, en el backend, todo el código se compila en C++ para lograr el mayor rendimiento posible, independientemente del lenguaje que se utilice para crear los modelos.

Casos prácticos de MXNet

Existen más de 400 colaboradores en el proyecto MXNet, incluidos desarrolladores de Amazon, Apple, Samsung y Microsoft. Obtenga más información acerca de los proyectos de aprendizaje profundo de la comunidad MXNet.

Artículos y publicaciones de blog

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Aprendizaje profundo en AWS

Con las AMI de aprendizaje profundo de AWS puede entrenar modelos personalizados, probar nuevos algoritmos y conocer nuevas técnicas y habilidades de aprendizaje profundo. Las AMI presentan varias opciones, que incluyen marcos de aprendizaje profundo de código abierto preinstalados, como Apache MXNet y Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch y Keras. No se aplican cargos adicionales por el uso de las AMI, solo paga los recursos de AWS que necesite para almacenar y ejecutar las aplicaciones. Más >

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