분산 기계 학습(ML) 훈련을 수천 개의 가속화된 인스턴스로 확장하고 프로덕션용 모델을 원활하게 배포할 수 있습니다.
최신 드라이버, 프레임워크, 라이브러리, 도구를 사용하여 AWS 사용자 지정 실리콘 및 Intel Habana를 비롯한 액셀러레이터를 개발할 수 있습니다.
보안 취약성을 해결하기 위해 정기적으로 패치를 적용하는 사용자 지정되고 안정적인 머신 이미지를 통해 위험을 줄일 수 있습니다.
작동 방식
AWS Deep Learning AMI(DLAMI)는 클라우드에서 딥 러닝을 가속화할 수 있는 안전한 프레임워크, 종속성 및 도구를 엄선하여 ML 실무자와 연구자에게 제공합니다. Amazon Linux 및 Ubuntu용으로 개발된 Amazon Machine Image(AMI)는 TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Chainer, Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK), Gluon, Horovod 및 Keras가 미리 구성되어 제공되므로 원하는 프레임워크 및 도구를 대규모로 신속하게 배포하고 실행할 수 있습니다.
사용 사례
자율 주행 차량 개발
수백만 개의 가상 테스트를 통해 모델을 검증하여 대규모로 고급 ML 모델을 개발해서 자율 주행 차량(AV) 기술을 안전하게 개발합니다.
자연어 처리
Hugging Face Transformers를 포함한 최신 프레임워크 및 라이브러리를 사용하여 AWS 인스턴스의 설치 및 구성을 가속화하고 실험 및 평가 속도를 높입니다.
의료 데이터 분석
고급 분석, ML 및 딥 러닝 기능을 사용하여 서로 다른 원시 건강 데이터에서 추세를 확인하고 예측합니다.
모델 훈련 가속화
DLAMI에는 사전 구성된 드라이버, Intel Math Kernel Library(MKL), Python 패키지 및 Anaconda 플랫폼을 통한 최신 NVIDIA GPU 가속이 포함되어 있습니다.