AWS 기반 Apache MXnet

빠르게 교육하고 어디서나 실행할 수 있는 기계 학습 애플리케이션을 구축

Apache MXNet은 빠르고 확장 가능한 교육 및 추론 프레임워크로서 기계 학습을 위해 사용이 쉽고 간단한 API가 제공됩니다.

MXNet에는 Gluon 인터페이스가 포함되어 있으므로 모든 기술 수준의 개발자가 클라우드, 엣지 디바이스 및 모바일 앱에서 딥 러닝을 시작할 수 있습니다. Gluon 코드 몇 줄로 객체 감지, 음성 인식, 추천 및 개인화를 위한 선형 회귀, 컨벌루션 네트워크 및 반복 LSTM을 구축할 수 있습니다.

대규모로 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 플랫폼인 Amazon SageMaker를 사용하면 AWS에서 완전 관리형 MxNet 환경을 시작할 수 있습니다. 또는 AWS Deep Learning AMI를 사용하여 MxNet의 사용자 정의 환경 및 워크플로를 비롯해 TensorFlow, PyTorch, Chainer, Keras, Caffe, Caffe2 및 Microsoft Cognitive Toolkit 같은 기타 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

Apache MXNet 프로젝트에 참여하기

GitHub 프로젝트 페이지에서 샘플 코드, 노트북 및 자습서 콘텐츠를 확인하십시오.

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MXNet를 사용한 딥 러닝의 이점

Gluon의 사용 편의성

MXNet의 Gluon 라이브러리는 교육 속도를 그대로 유지하면서 손쉽게 딥 러닝 모델의 프로토타입을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 상위 수준의 인터페이스를 제공합니다. Gluon은 사전에 정의된 계층, 손실 함수, 최적화 프로그램을 위한 상위 수준의 추상화를 제공합니다. 또한, 직관적으로 작업하고 쉽게 디버깅할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다.

뛰어난 성능

딥 러닝 워크로드는 선형에 가까운 확장성으로 여러 GPU로 분산될 수 있습니다. 즉, 매우 규모가 큰 프로젝트도 상대적으로 짧은 시간 내에 처리할 수 있습니다. 또한, 클러스터 내 GPU 수에 따라 규모 조정도 자동으로 수행됩니다. 개발자는 서버리스 및 배치 기반 추론을 실행하여 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다.

IoT 및 엣지용

클라우드에서 여러 GPU 교육 및 복잡한 모델 배포를 처리하는 것 외에도 MXNet은 Raspberry Pi, 스마트폰 또는 노트북과 같은 저출력 엣지 디바이스에서 실행되어 데이터를 원격으로 처리할 수 있는 간단한 신경망 모델 표현을 생성합니다.

유연성 및 선택권

MXNet은 C++, JavaScript, Python, R, Matlab, Julia, Scala, Clojure 및 Perl를 비롯한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 이미 익숙한 언어로 시작할 수 있습니다. 하지만 모델을 구축할 때 사용된 언어의 종류와 관계없이 최대 성능을 내기 위해 백엔드에서는 모든 코드가 C++로 컴파일됩니다.

고객 수요

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사례 연구

Amazon, NVIDIA, Intel, Samsung 및 Microsoft의 개발자를 비롯하여 500명 이상이 MXNet 프로젝트에 참여했습니다. 다른 고객들이 딥 러닝 프로젝트에 MXNet을 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오. AWS Machine Learning 블로그MXNet 블로그에서 더 많은 사례 연구를 참조할 수 있습니다.

기계 학습을 위한 Amazon SageMaker

Amazon SageMaker에 대해 자세히 알아보기

Amazon SageMaker는 개발자 및 데이터 과학자가 모든 규모의 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 구축, 교육 및 배포할 수 있게 지원하는 완전관리형 서비스입니다. Amazon SageMaker는 기계 학습을 사용하려는 개발자가 일반적으로 빠른 속도를 내지 못하게 하는 모든 장벽을 제거합니다.

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