AWS Deep Learning Containers
Быстро развертывайте среду глубокого обучения с помощью оптимизированных и уже упакованных образов контейнеров
Развертывание сред глубокого обучения за считанные минуты с помощью готовых и полностью протестированных образов Docker.
Автоматическое повышение производительности благодаря оптимизированному обучению моделей для таких популярных платформ, как TensorFlow, PyTorch и Apache MXNet.
Быстрое добавление машинного обучения (ML) в качестве микросервиса в ваши приложения, работающие на базе Amazon EKS и Amazon EC2.
Построение пользовательских рабочих процессов ML для обучения, проверки и развертывания благодаря интеграции с Amazon SageMaker, Amazon EKS и Amazon ECS.
Как это работает
Контейнеры для глубокого обучения AWS предлагают готовые протестированные образы Docker, на которые предварительно установлены последние версии популярных платформ глубокого обучения. Deep Learning Containers позволяют быстро развертывать настраиваемую среду машинного обучения без ее создания и оптимизации с нуля.
Примеры использования
Развертывание автономных транспортных средств (AV)
Разрабатывайте расширенные модели машинного обучения в любых масштабах для безопасного и быстрого развертывания технологии AV в своих средах.
Обработка естественного языка (NLP)
Сокращайте время, требуемое для развертывания моделей машинного обучения, и ускоряйте выпуск в рабочей среде с помощью современных платформ и библиотек, в том числе преобразователей Hugging Face.
Анализ данных для здравоохранения
Анализируйте необработанные, разрозненные данные о состоянии здоровья с помощью расширенной аналитики, машинного обучения и глубокого обучения, чтобы выявлять тенденции и составлять прогнозы.
С чего начать
Ознакомьтесь с дополнительными ресурсами
Изучите документацию и учебные пособия по Deep Learning Containers.
Начать работу с бесплатным аккаунтом
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
Пройдите практическое обучение
Начать работу с AWS Deep Learning Containers в сервисе Amazon EC2.