AMIs do AWS Deep Learning
Ambientes pré-configurados para criar rapidamente aplicativos de aprendizado profundo
As AMIs do AWS Deep Learning disponibilizam a profissionais e pesquisadores de Machine Learning a infraestrutura e as ferramentas necessárias para acelerar o aprendizado profundo na nuvem em qualquer escala. Você pode executar rapidamente instâncias do Amazon EC2 que já contenham estruturas de aprendizado profundo comuns, como TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Chainer, Gluon e Keras para treinar modelos de IA sofisticados e personalizados, testar novos algoritmos ou aprender novas habilidades e técnicas.
Não há custo adicional para as AMIs de aprendizado profundo de instâncias de GPU ou CPU do Amazon EC2. Você paga somente pelos recursos da AWS necessários para armazenar e executar os aplicativos.
Como escolher uma AMI do AWS Deep Learning
Mesmo para usuários experientes de Machine Learning, pode ser demorado e complexo começar a usar o aprendizado profundo. As AMIs disponíveis oferecem suporte às diversas necessidades dos desenvolvedores. Para obter orientações sobre como começar a usar, acesse também o guia de seleção de AMIs e mais recursos de deep learning.
AMI do Conda
Para desenvolvedores que querem pacotes PIP pré-instalados de estruturas de deep learning em ambientes virtuais separados, a AMI baseada em Conda está disponível em versões para Ubuntu, Amazon Linux e Windows 2016.
Saiba mais sobre os benefícios da AMI do Conda e comece a usá-la com este guia detalhado.
AMI básica
Para desenvolvedores que querem começar do zero para definir repositórios privados ou compilações personalizadas de mecanismos de deep learning, a AMI Base está disponível em versões para Ubuntu e Amazon Linux.
Saiba mais sobre os benefícios da AMI Base e comece a usá-la com este guia detalhado.
Suporte a estruturas de aprendizado profundo
As AMIs do AWS Deep Learning oferecem suporte a todas as estruturas comuns de aprendizado profundo para que você possa definir modelos e treiná-los em grande escala. Criadas para o Amazon Linux e o Ubuntu, as AMIs são disponibilizadas pré-configuradas com TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Chainer, Microsoft Cognitive Toolkit, Gluon e Keras. Isso permite implantar e executar qualquer uma dessas estruturas em escala.
Acelere o treinamento de modelos
Para agilizar o desenvolvimento e o treinamento de modelos, as AMIs do AWS Deep Learning oferecem a mais recente aceleração de GPU NVIDIA por meio de drivers pré-configurados CUDA e cuDNN, bem como a Intel Math Kernel Library (MKL), além da instalação da plataforma Anaconda e de pacotes conhecidos do Python.
Instâncias de GPU
As instâncias P3 oferecem desempenho até 14 vezes melhor que as instâncias de computação de GPU do Amazon EC2 da geração anterior. Com até oito GPUs NVIDIA Tesla V100, as instâncias P3 oferecem performance de ponto flutuante de até um petaflop de precisão mista, 125 teraflops de precisão simples e 62 teraflops de precisão dupla.
Computação avançada
As instâncias C5 usam processadores Intel Xeon Scalable de 3 GHz e permitem que um único núcleo execute com até 3,5 GHz usando a Intel Turbo Boost Technology. As instâncias C5 oferecem uma relação memória/vCPU maior, proporcionam uma melhoria de 25% em preço/performance em comparação com as instâncias C4 e são ideais para aplicativos de inferência exigentes.
Pacotes do Python
As AMIs do AWS Deep Learning são pré-instaladas nos notebooks Jupyter carregados com kernels do Python 2.7 e do Python 3.5, junto com seus pacotes comuns de Python, incluindo o AWS SDK para Python.
Plataforma Anaconda
Para simplificar o gerenciamento e a implantação de pacotes, as AMIs do AWS Deep Learning instalam a plataforma de ciência de dados Anaconda2 e Anaconda3 para análise preditiva, computação científica e processamento de dados em grande escala.
Comece a usar o aprendizado profundo na AWS
Amazon SageMaker para Machine Learning
O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem, treinem e implantem modelos de Machine Learning de forma rápida e fácil em qualquer escala. O Amazon SageMaker remove todas as barreiras que normalmente atrapalham os desenvolvedores que querem usar o Machine Learning.
