AMI di apprendimento profondo di AWS

Ambienti preconfigurati per costruire rapidamente applicazioni di apprendimento approfondito

Le AMI di AWS Deep Learning forniscono a esperti di apprendimento automatico e ricercatori l'infrastruttura e gli strumenti nel cloud necessari per velocizzare i processi di apprendimento approfondito su qualsiasi scala. Puoi lanciare rapidamente istanze di Amazon EC2 con popolari framework preinstallati di apprendimento approfondito, inclusi Apache MXNet e Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer e Keras per l'addestramento di modelli di AI sofisticati e personalizzati, sperimentare con nuovi algoritmi o apprendere nuove capacità e tecniche.

Che ti occorrano istanze GPU o CPU di Amazon EC2, non vengono addebitati costi aggiuntivi per le Deep Learning AMI: pagherai solo le risorse AWS effettivamente usate per archiviare ed eseguire le tue applicazioni.

TensorFlow

L'88% dei progetti TensorFlow nel cloud sono in esecuzione in AWS.

Nucleus Research rivela le cinque ragioni per cui i professionisti dell'apprendimento profondo preferiscono AWS agli altri provider di servizi cloud.

Scelta di un'AMI di AWS Deep Learning

Anche per i più esperti di machine learning, iniziare con l'apprendimento approfondito può essere un'attività complicata e dispendiosa in termini di tempo. I tre tipi di AMI che offriamo supportano le esigenze degli sviluppatori. Per una guida alle operazioni di base del processo, visita anche la guida alla selezione AMI e ulteriori risorse deep learning.

AMI Conda

Per gli sviluppatori che desiderano pacchetti pip preinstallati di framework di apprendimento profondo in ambienti virtuali separati, l'AMI basata su Conda è disponibile nelle versioni per Ubuntu, Amazon Linux e Windows 2016.

Scopri ulteriori informazioni sui vantaggi dell'AMI Conda e inizia subito con questa guida dettagliata.

AMI Base

Per gli sviluppatori che desiderano partire da zero per la configurazione di repository di motori di deep learning privati o build personalizzate di motori di deep learning, l'AMI di base è disponibile nelle versioni per Ubuntu e Amazon Linux

Scopri ulteriori informazioni sui vantaggi dell'AMI base e inizia subito con questa guida dettagliata.

Supporto per framework di apprendimento approfondito

Le AMI di AWS Deep Learning supportano tutti i framework di apprendimento approfondito più utilizzati, consentendoti di definire modelli e quindi addestrarli su vasta scala. Integrate in Amazon Linux e Ubuntu, le AMI sono preconfigurate con Apache MXNet e Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer e Keras, pertanto permettono di distribuire ed eseguire con la massima rapidità questi framework su vasta scala.

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Accelera l'addestramento di modelli

Per velocizzare lo sviluppo e l'addestramento dei modelli, le AMI di AWS Deep Learning offrono la più recente accelerazione GPU NVIDIA tramite driver CUDA e cuDNN preconfigurati e la libreria MKL (Math Kernel Library) di Intel; inoltre, installano i pacchetti Python più utilizzati e la piattaforma Anaconda. 

Istanze GPU

Nvidia

Le istanze P3 offrono prestazioni fino a 14 volte migliori rispetto alle istanze di calcolo GPU di Amazon EC2 della generazione precedente. Con fino a 8 GPU NVIDIA Tesla V100, le istanze P3 forniscono fino a un petaflop per operazioni in virgola mobile a precisione mista, 125 teraflop a precisione singola e 62 teraflop a precisione doppia.

Potenti funzionalità di calcolo

Intel

Le istanze C5 sono supportate da processori scalabili Intel Xeon a 3,0 GHz e consentono di eseguire un singolo core fino a 3,5 GHz con la tecnologia Intel Turbo Boost. Le istanze C5 offrono un rapporto memoria/vCPU più elevato e forniscono un miglioramento del 25% di prezzi/prestazioni rispetto alle istanze C4 e sono ideali per le applicazioni di inferenze intensive.

Pacchetti Python

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Le AMI di apprendimento profondo di AWS includono i notebook Jupyter preinstallati con kernel Python 2.7 e Python 3.5 e i pacchetti Python più utilizzati, tra cui il kit SDK AWS per Python.

Piattaforma Anaconda

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Per semplificare gestione e distribuzione di pacchetti, le AMI di AWS Deep Learning installano le piattaforme di data science Anaconda2 e Anaconda3 per elaborazione di dati su vasta scala, analisi predittiva ed elaborazione di dati scientifici.

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Amazon SageMaker per machine learning

Scopri di più sulle caratteristiche di Amazon SageMaker

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di creare, formare e distribuire in modo rapido e semplice modelli di apprendimento automatico su vasta scala. Amazon SageMaker rimuove tutti gli ostacoli che normalmente rallentano gli sviluppatori che desiderano utilizzare la machine learning.

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