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 AWS per il Deep Learning sono immagini Docker preinstallate e testate con le ultime versioni dei framework dei 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.
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.
Inizia oggi con un account gratuito
Ottieni accesso istantaneo al piano gratuito di AWS.
Segui la formazione pratica
Nozioni di base sui container di deep learning su Amazon EC2.