AWS 기반 TensorFlow

ML 도구를 사용하여 딥 러닝 애플리케이션을 개선하고 시각화

히스토그램 및 그래프를 비롯한 시각화 도구를 통해 애플리케이션을 미세 조정하여 심층 신경망을 신속하게 훈련시킬 수 있습니다.

최적의 성능 및 현재성을 통해 AWS에서 딥 러닝 모델을 안전하게 훈련시키고 배포할 수 있습니다.

설명서 및 자습서를 활용하여 인공 지능 개발을 가속화하고 GitHub에서 활성 커뮤니티에 참여할 수 있습니다.

작동 방식

연구원과 개발자는 TensorFlow와 기계 학습(ML)을 사용하여 애플리케이션을 개선시킬 수 있습니다. AWS는 고객이 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP), 음성 번역 및 기타 부문에서 자체 모델을 개발하고 제공할 수 있도록 TensorFlow에 대한 광범위한 지원을 제공합니다.

TensorFlow에서 모델을 훈련하는 방법(서버를 시작하고 애플리케이션을 파악, 디버깅 및 향상하는 도구를 적용한 다음 버전 관리 업데이트)을 보여주는 다이어그램

사용 사례

첨단 모델 액세스

tf.distribute.strategy를 사용한 최신 NLP 및 CV 모델에서 분산 훈련을 받습니다.

향상된 모델 배포

ML 모델을 위한 유연한 고성능 제공 시스템인 TensorFlow Serving으로 NLP 및 CV 모델을 배포합니다.

훈련 및 성과 시각화

ML 실험을 호스팅, 추적 및 공유하는 시각화 도구인 TensorBoard를 사용하여 ML 모델을 향상합니다.

시작하는 방법

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SageMaker, AWS Deep Learning AMI 및 기타 서비스와 함께 TensorFlow 사용을 시작하세요.

무료 계정 생성

AWS 프리 티어에 즉시 액세스할 수 있습니다

구축 시작

AWS Management Console에서 구축을 시작하세요.


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