Apache MXNet で深層学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを始めるための最も簡単な方法は、Apache MXNet があらかじめ構築済みのフルマネージド機械学習プラットフォーム Amazon SageMaker を使用することです。
Apache MXNet でカスタム環境を構築するために、AWS 深層学習 AMI を使用することもできます。AWS 深層学習 AMI では、機械学習の専門家と研究者がクラウド上であらゆる規模の深層学習を加速させるためのインフラストラクチャとツールを提供しています。Apache MXNet と Gluon が事前にインストール済みの Amazon EC2 インスタンスをすばやく作成し、高度なカスタム AI モデルをトレーニングしたり、新しいアルゴリズムを実験したり、新しいスキルやテクニックを習得したりできます。Amazon EC2 GPU インスタンスが必要な場合でも、CPU インスタンスが必要な場合でも、深層学習 AMI に対する追加料金は発生しません。アプリケーションの保存や実行に必要な AWS リソースに対してのみ料金が発生します。
MXNet チュートリアル
以下のシンプルな深層学習チュートリアルで実践的に学ぶことができます。
Deep Learning on AWSについて
Amazon SageMaker は、開発者やデータサイエンティストがあらゆる規模の機械学習モデルを、短期間で簡単に構築、トレーニング、デプロイできるフルマネージドサービスです。Amazon SageMaker を使用すると、通常、開発者による機械学習の足手まといになるような障壁をすべて取り除きます。