Container di deep learning AWS

Implementa rapidamente ambienti di deep learning con immagini di container ottimizzate e preconfezionate

Implementa ambienti di deep learning in pochi minuti utilizzando immagini Docker preconfezionate e completamente testate.

Migliora automaticamente le prestazioni con l'addestramento del modello ottimizzato per i framework più diffusi come TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet.

Aggiungi rapidamente il machine learning (ML) come microservizio alle tue applicazioni in esecuzione su Amazon EKS e Amazon EC2.

Crea flussi di lavoro di machine learning personalizzati per l'addestramento, la convalida e l'implementazione tramite l'integrazione con Amazon SageMaker, Amazon EKS e Amazon ECS.

Come funziona

I container di deep learning sono immagini Docker preinstallate e testate con le ultime versioni dei framework di deep learning più utilizzati. I container di deep learning consentono di implementare rapidamente ambienti personalizzati di ML senza generare e ottimizzare gli ambienti da zero.

Diagramma che mostra come i container di deep learning AWS aiutano gli utenti a implementare ambienti ML personalizzati e si integra con altri prodotti AWS ML

Casi d'uso

Sviluppo di veicoli a guida autonoma (AV)

Sviluppa modelli ML avanzati su larga scala per implementare la tecnologia AV in modo sicuro e rapido nei tuoi ambienti.

Elaborazione del linguaggio naturale

Riduci il tempo necessario per distribuire i tuoi modelli ML e accelera i tempi di produzione con framework e librerie aggiornati, inclusi Hugging Face Transformers.

Analisi dei dati per il settore sanitario

Analizza dati sanitari disparati non elaborati con funzionalità di analisi avanzata, ML e deep learning per identificare tendenze e fare previsioni.

Come iniziare

Consulta altre risorse

Consulta la documentazione e i tutorial dei container di deep learning.

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