TensorFlow sur AWS

Améliorez et visualisez vos applications de deep learning grâce aux outils de ML.

Perfectionnez vos applications à l'aide d'outils de visualisation, notamment des histogrammes et des graphiques, pour entraîner rapidement les réseaux neuronaux profonds.

Entraînez et déployez vos modèles de deep learning sur AWS en toute sécurité avec des performances et une simultanéité optimales.

Accédez à la documentation et aux didacticiels pour accélérer le développement de votre intelligence artificielle (IA) et rejoignez une communauté active sur GitHub.

Fonctionnement

Les chercheurs et les développeurs peuvent utiliser TensorFlow pour améliorer leurs applications grâce au machine learning (ML). AWS offre une prise en charge étendue de TensorFlow, ce qui permet aux clients de développer et d'utiliser leurs propres modèles dans les domaines de la vision par ordinateur (CV), du traitement du langage naturel (NLP), de la traduction vocale, et plus encore.

Le diagramme illustre la façon dont vous pouvez former des modèles dans TensorFlow, démarrer le serveur, appliquer des outils pour comprendre, déboguer et améliorer vos applications, puis mettre à jour la gestion des versions.

Cas d'utilisation

Accéder à des modèles de pointe

Obtenez une formation distribuée sur les derniers modèles NLP et CV avec tf.distribute.strategy.

Déployer des modèles améliorés

Déployez des modèles NLP et CV avec TensorFlow Serving, un système de service flexible et performant pour les modèles de ML.

Visualiser l'entraînement et les performances

Améliorez vos modèles de ML avec TensorBoard, une boîte à outils de visualisation utilisée pour héberger, suivre et partager vos expériences de ML.

Comment démarrer

Découvrir TensorFlow sur AWS

Commencez à utiliser TensorFlow avec SageMaker, les AMI AWS Deep Learning, et plus encore.

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Procéder à la création

Commencer à développer dans la Console de gestion AWS.


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