AWS에서 Apache MXNet 시작하기

Apache MXNet에서 딥 러닝 모델을 구축, 교육 및 배포하는 가장 쉬운 방법은 Apache MXNet이 사전에 구축되어 제공되는 완전관리형 기계 학습 플랫폼인 Amazon SageMaker를 사용하는 것입니다. 

Step 1 - Sign up for an Amazon Web Services account

AWS 계정에 가입

AWS 서비스에 즉시 액세스할 수 있습니다.

Amazon SageMaker에 액세스

Amazon SageMaker 콘솔에 로그인합니다.

MNXet을 사용해 구축 시작

안내서를 사용해 첫 번째 모델을 구축합니다.

또한 AWS Deep Learning AMI를 사용하여 Apache MXNet으로 사용자 지정 환경을 구축할 수 있습니다. AWS Deep Learning AMI는 기계 학습 담당자 및 연구원에게 규모와 관계없이 클라우드에서 딥 러닝을 가속화할 수 있는 인프라 및 도구를 제공합니다. Apache MXNet 및 Gluon이 사전에 설치된 Amazon EC2 인스턴스를 빠르게 시작하여 정교한 사용자 지정 AI 모델을 교육하거나, 새로운 알고리즘을 실험하거나, 새로운 스킬과 기법을 배울 수 있습니다. 필요한 것이 Amazon EC2 GPU 인스턴스이든 아니면 CPU 인스턴스이든, Deep Learning AMI에는 추가 요금이 없습니다. 애플리케이션을 저장하고 실행하는 데 필요한 AWS 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

MXNet 자습서

이러한 간단한 딥 러닝 자습서를 통해 직접 사용해 보십시오.

MXNet

60분 만에 MXNet Gluon 배우기

이 60분 집중 과정을 통해 MNXet의 필수 API인 Gluon에 대해 알아보십시오.

MXNet

컴퓨터 비전 애플리케이션 생성

이 단계별 자습서를 통해 MXNet을 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하십시오.

MXNet

데이터 처리 애플리케이션 구축

GluonNLP 도구 키트를 사용하여 손쉽게 Gluon으로 자연어 처리 모델을 개발하십시오.

AWS 기반 딥 러닝 탐색

Amazon SageMaker

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

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