PyTorch on AWS

AWS 기반의 확장 가능한 고성능 엔터프라이즈급 PyTorch 경험

Amazon EC2 인스턴스, Amazon SageMaker 및 PyTorch 라이브러리로 훈련 시간을 가속화할 수 있습니다.

PyTorch 라이브러리를 사용하여 연구 프로토타이핑에서 프로덕션급 배포로 빠르게 진행할 수 있습니다.

완전관리형 또는 자체 관리형 AWS 기계 학습(ML) 서비스를 사용하여 ML 모델을 구축할 수 있습니다.

작동 방식

PyTorch on AWS는 ML 연구에서 모델 배포에 이르는 프로세스를 가속화하는 오픈 소스 딥 러닝(DL) 프레임워크입니다.
PyTorch에서 TorchServe 모델 서버를 사용하여 모델을 훈련하는 방법을 보여주는 다이어그램.

사용 사례

대규모 언어 모델의 분산형 훈련

PyTorch Distributed Data Parallel(DDP) 시스템을 사용하여 수십억 개의 파라미터가 포함된 대규모 언어 모델을 훈련합니다.

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대규모 추론


SageMaker와 Amazon EC2 Inf1 인스턴스로 추론 작업을 확장하여 지연 시간, 처리량(throughput) 및 비용 요구 사항을 충족합니다.

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다중 모드 ML 모델


PyTorch 다중 모드 라이브러리를 사용하여 실시간 필기 인식과 같은 사용 사례를 위한 사용자 지정 모델을 구축합니다.

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시작 방법

Amazon SageMaker Studio Lab을 통해 ML 배우기

설정이 필요 없는 무료 개발 환경을 사용하여 ML 학습 및 실험

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PyTorch on AWS 시작하기

PyTorch on AWS를 시작하는 데 필요한 모든 것을 찾아보세요.

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PyTorch on AWS에 대해 자세히 알아보기

PyTorch 작업을 시작하기 전에 주요 특징과 기능을 확인하세요.

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Amazon SageMaker JumpStart로 구축

클릭 몇 번으로 배포할 수 있는 미리 구축된 ML 솔루션을 살펴보세요.

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