AWS Deep Learning Containers FAQ
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모두 열기AWS Deep Learning Containers(AWS DL Containers)는 기계 학습 및 딥 러닝 종사자에게 Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS 및 Amazon EKS의 파이프라인 및 워크플로에서 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 최적화된 Docker 환경을 제공합니다. AWS DL Containers는 Amazon ECR에서 TensorFlow, PyTorch 및 MXNet과 함께 훈련 및 추론용 Docker 이미지로 제공됩니다.
AWS DL Containers는 최신 버전의 프레임워크 및 드라이버를 사용하여 최신 상태로 유지되고, 호환성 및 보안 테스트를 거쳤으며, 추가 비용 없이 제공됩니다. 또한 다음 레시피 가이드에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. AWS DL Containers를 ML 환경의 구성 요소로 사용하면 운영 및 인프라 팀의 부담을 줄이고, 운영 비용을 절감하며, ML 제품 개발을 가속화할 수 있습니다. 또한 조직의 데이터에서 ML 기반 인사이트를 도출하는 부가 가치 작업에 ML 팀의 역량을 집중할 수 있습니다. DL Containers는 최신 버전의 프레임워크 및 드라이버를 사용하여 최신 상태로 유지되고, 호환성 및 보안 테스트를 거쳤으며, 추가 비용 없이 제공됩니다. 또한 다음 레시피 가이드에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. DL Containers를 ML 환경의 구성 요소로 사용하면 운영 및 인프라 팀의 부담을 줄이고, 운영 비용을 절감하며, ML 제품 개발을 가속화할 수 있습니다. 또한 조직의 데이터에서 ML 기반 인사이트를 도출하는 부가 가치 작업에 ML 팀의 역량을 집중할 수 있습니다.
AWS DL Containers는 Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS 및 Amazon EKS에서 사용하도록 구축, 테스트 및 최적화되어 있습니다. AWS DL Containers용 Docker 이미지는 Amazon ECR에서 제공합니다. GPU를 사용한 딥 러닝 모델 훈련 및 추론을 위해 AWS DL Containers에는 적절한 GPU 드라이버가 설치된 기본 Amazon 머신 이미지(AMI)가 필요합니다. DL Containers는 Amazon SageMaker, Amazon ECS 및 Amazon EKS에서 제공되는 기본 GPU AMI와 연동되도록 구축됩니다.
AWS Deep Learning AMI는 기계 학습 및 딥 러닝 모델의 구축, 훈련 및 추론을 위해 구축되고 최적화된 EC2 Amazon 머신 이미지(AMI)입니다. 자세한 내용은 AWS 딥 러닝 AMI를 참조하십시오. EC2에서 AWS DL 컨테이너를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서를 참조하십시오.
AWS DL Containers는 추가 요금 없이 사용할 수 있습니다. 사용하는 Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS, Amazon EKS 및 기타 AWS 서비스에 대한 비용만 지불하면 됩니다.
AWS DL Containers용 Docker 이미지는 Amazon ECR의 리포지토리에서 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용 가능한 Docker 이미지 목록에 대한 설명서를 참조하십시오.
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