AWS 기반 TensorFlow

간단해진 클라우드에서의 딥 러닝

TensorFlow™를 사용하면 개발자가 클라우드에서 딥 러닝을 빠르고 쉽게 시작할 수 있습니다. 이 프레임워크는 다양한 산업에서 사용되고 있으며, 딥 러닝 연구 및 애플리케이션 개발, 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 변환과 같은 분야에서 더 많은 선택을 받고 있습니다.

대규모로 Machine Learning 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 플랫폼인 Amazon SageMaker를 사용하면 AWS에서 완전관리형 TensoFlow 환경을 시작할 수 있습니다. 또는 AWS Deep Learning AMI를 통해 TensorFlow 및 다른 인기 있는 딥 러닝 프레임워크(Apache MXNet, PyTorch, Caffe, Caffe2, Chainer, Gluon, Keras 및 Microsoft Cognitive Toolkit 등)를 사용하도록 사용자 지정 환경과 워크플로를 구축할 수 있습니다.

TensorFlow 클라우드 프로젝트의 85%가 AWS에서 실행됩니다.

TensorFlow

이점

시각화

TensorFlow에는 애플리케이션에 대한 이해, 디버깅 및 최적화를 용이하게 하는 완벽한 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 이미지 및 오디오부터 히스토그램 및 그래프에 이르는 다양한 스타일을 지원하므로 방대한 신경망을 빠르고 쉽게 훈련할 수 있습니다.

모바일 개발

TensorFlow Mobile은 코드 공간 및 수리 도구를 줄여 더 작은 크기의 모델을 개발할 수 있도록 합니다. Android에 적합한 TensorFlow Mobile은 네트워크 액세스가 간헐적이거나 고가인 상황에도 적합합니다.

설명서

TensorFlow에서는 AI 개발 가속화에 도움이 될 수 있는 방대한 설명서 및 자습서에 액세스할 수 있습니다. 또한 TensorFlow는 GitHub에서 주기적으로 코드를 기고하고 문제를 해결하면서 활발하게 활동하는 사용자로 구성된 대규모 커뮤니티를 보유하고 있습니다.

AWS에서 TensorFlow를 사용하는 고객

많은 조직이 AWS에서 유연하게 시작하고 간편하게 사용할 수 있는 TensorFlow의 이점을 활용하고 있습니다.
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Machine Learning을 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 Machine Learning을 사용하려는 개발자가 일반적으로 빠른 속도를 내지 못하게 하는 모든 장벽을 제거합니다. 

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