Образы AWS Deep Learning AMI

Предварительно настроенные среды для быстрого создания приложений глубокого обучения

Образы AWS Deep Learning AMI предоставляют специалистам по машинному обучению и ученым инфраструктуру и инструменты для ускорения глубокого обучения в облаке в любых масштабах. С их помощью можно быстро запускать инстансы Amazon EC2 с предварительно установленными популярными платформами глубокого обучения, такими как Apache MXNet и Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer и Keras, что позволяет обучать сложные специальные модели AI, экспериментировать с новыми алгоритмами или изучать новые навыки и методы.

Независимо от выбранного для работы варианта, инстансов на графических процессорах или стандартных вычислительных инстансов Amazon EC2, за образы AWS Deep Learning AMI не начисляется дополнительная плата. Вы платите только за ресурсы AWS, используемые для хранения и запуска приложений.

TensorFlow

88 % of TensorFlow projects in the cloud are running on AWS.

Компания Nucleus Research рассказывает о пяти причинах, которые побуждают специалистов по глубокому обучению отдавать предпочтение AWS, а не другим поставщикам облачных технологий.

Выбор AWS Deep Learning AMI

Даже для опытных специалистов по машинному обучению начало работы с глубоким обучением может быть трудоемким и обременительным. Предлагаемые нами образы AMI соответствуют различным потребностям разработчиков. Чтобы получить инструкции по началу работы, см. Руководство по выбору AMI и другие ресурсы по глубокому обучению.

Conda AMI

Для разработчиков, которые хотят иметь предустановленные pip-пакеты платформ глубокого обучения в отдельных виртуальных средах, доступен образ AMI на основе Conda в версиях для Ubuntu, Amazon Linux и Windows 2016.

Узнайте подробнее о преимуществах образа Conda AMI и начните работу с этого пошагового руководства.

Base AMI

Для разработчиков, которые хотят начать с чистого листа и настроить частные репозитории для модулей глубокого обучения или специальные сборки модулей глубокого обучения, доступен образ Base AMI в версиях для Ubuntu и Amazon Linux

Узнайте подробнее о преимуществах AMI Base и начните работу с этого пошагового руководства.

Поддержка платформ глубокого обучения

Образы AWS Deep Learning AMI поддерживают все популярные платформы глубокого обучения, позволяющие определять модели, а затем обучать их в нужном масштабе. Образы AMI для Amazon Linux и Ubuntu поставляются с предварительно настроенными платформами Apache MXNet и Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer и Keras, что позволяет быстро выполнить развертывание и запустить любую из этих платформ в нужном масштабе.

600x400_TensorFlow_Logo
600x400_mxnet_Logo
gluon-logo
chainer_600x
600x400_Caffe_Logo
600x400_Theano_Logo
pytorch-logo-flat
600x400_keras_Logo
600x400_Microsoft_Cognitive-Toolkit_Logo
600x400_Caffe2_Logo

Ускоренное обучение моделей

Чтобы облегчить обучение моделей и разработки в области глубокого обучения, в образы AWS Deep Learning AMI включены новые возможности ускорения с помощью графических процессоров NVIDIA за счет предварительно настроенных драйверов CUDA и cuDNN, а также за счет математической библиотеки Intel Math Kernel Library (MKL), включенной в дополнение к установке популярных пакетов Python и платформы Anaconda. 

Инстансы на графических процессорах

Nvidia

Инстансы P3 обеспечивают производительность в 14 раз выше, чем вычислительные инстансы Amazon EC2 предыдущего поколения на графических процессорах. В инстансах P3 используется до 8 графических процессоров NVIDIA Tesla V100. Они обеспечивают производительность вычислений с плавающей точкой до одного петафлопса в режиме смешанной точности, до 125 терафлопс в режиме одинарной точности и до 62 терафлопс в режиме двойной точности.

Мощные вычислительные возможности

Intel

Инстансы C5 работают на базе процессоров Intel Xeon Scalable с частотой 3,0 ГГц и позволяют одному ядру работать на частоте до 3,5 ГГц за счет использования технологии Intel Turbo Boost. Инстансы C5 имеют повышенное соотношение объема памяти и количества виртуальных CPU, на 25 % улучшают соотношение цены и производительности по сравнению с инстансами C4 и идеально подходят для требовательных к ресурсам приложений для получения логических выводов.

Пакеты Python

python-logo

AMI AWS Deep Learning поставляются с установленными блокнотами Jupyter на основе ядер Python 2.7 и Python 3.5, а также с популярными пакетами Python, включая SDK AWS для Python.

Платформа Anaconda

Anaconda_ForTrademark_HorizontalLarge_white

Чтобы упростить управление пакетами и развертывание, образы AWS Deep Learning AMI устанавливают платформу для научных исследований Anaconda2 и Anaconda3 в целях обработки больших объемов данных, применения методов прогнозной аналитики и выполнения научных вычислений.

Начать работу с глубоким обучением на AWS

icon1

Регистрация аккаунта AWS

Получите мгновенный доступ к сервисам AWS.
icon2

Получить AWS Deep Learning AMI

Выберите AMI и тип инстанса, подходящие для проекта.

icon3

Начните разработку с AWS

Начните разработку с помощью этих простых учебных пособий.

Amazon SageMaker для машинного обучения

Подробнее об Amazon SageMaker

Amazon SageMaker – это полностью управляемый сервис, который позволяет разработчикам и специалистам по работе с данными быстро и просто создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в любом масштабе. Amazon SageMaker устраняет все типичные барьеры, которые останавливают разработчиков, стремящихся использовать машинное обучение.

Готовы приступить к разработке?
Начать работу с AWS Deep Learning AMI
Есть вопросы?
Свяжитесь с нами