분산 기계 학습(ML) 훈련을 수천 개의 가속화된 인스턴스로 규모 조정하고 프로덕션 추론용 모델을 원활하게 배포할 수 있습니다.
최신 드라이버, 프레임워크, 라이브러리 및 도구를 사용하여 AWS Trainium, AWS Inferentia, NVIDIA GPU를 비롯한 액셀러레이터를 기반으로 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 Amazon EC2 기반 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, NVIDIA CUDA 드라이버와 라이브러리, Intel MKL, Elastic Fabric Adapter(EFA) 및 AWS OFI NCCL 플러그인이 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.
고객 성공 사례
Cimpress는 장기적으로 고객 중심의 기업용 인쇄 대량 맞춤화 비즈니스에 투자하고 구축합니다. Cimpress를 사용하면 쉽고 저렴하게 고객, 조직 또는 사랑하는 사람에게 깊은 인상을 남길 수 있습니다. 기업의 브랜드를 돋보이게 하는 홍보 자료든, 탄생을 축하하는 소식이든, Cimpress는 고객이 원하는 개별 맞춤화와 실제 제품의 실질적인 효과를 결합합니다.
“Cimpress는 AWS Deep Learning AMI를 사용하여 기계 학습 환경을 신속하게 설정하고 배포합니다. DLAMI는 운영 오버헤드를 줄여줍니다. 따라서 컴퓨터 비전 및 생성형 AI를 위한 딥 러닝 모델을 교육하고 배포하는 핵심 작업에 집중함으로써 제품을 더 빨리 출시할 수 있습니다.”
Ajay Joshi, Cimpress Principal Software Engineer