PyTorch на AWS
Работа с высокопроизводительной, масштабируемой и готовой к использованию на предприятии платформой PyTorch на AWS
Ускорьте время обучения с помощью инстансов Amazon EC2, Amazon SageMaker и библиотек PyTorch.
Ускорьте создание прототипов для исследований до развертывания в производственных масштабах с помощью библиотек PyTorch.
Создайте свою модель машинного обучения, используя полностью управляемые или самоуправляемые сервисы машинного обучения AWS.
Как это работает
![Как это работает – PyTorch на AWS Диаграмма, показывающая, как можно обучать модели в PyTorch с помощью сервера моделей TorchServe.](https://d1.awsstatic.com/product-marketing/pytorch/Product-Page-Diagram_PyTorch-on-AWS.491bd490ca72fc76ad0c4899ceb81587e2eb104d.png)
Примеры использования
Распределенное обучение для больших языковых моделей
Используйте распределенные параллельные системы данных (DDP) PyTorch для обучения больших языковых моделей с миллиардами параметров.
Подробнее »
Выводы в масштабе
Масштабирование выводов с помощью SageMaker и инстансов Amazon EC2 Inf1 для удовлетворения требований к задержке, пропускной способности и стоимости.
Подробнее »
Мультимодальные модели машинного обучения
Используйте мультимодальные библиотеки PyTorch для создания собственных моделей для таких случаев использования, как распознавание рукописного текста в реальном времени.
Подробнее »
Как начать работу
Азы работы с машинным обучением в Лаборатории студии Amazon SageMaker
Учитесь и экспериментируйте с машинным обучением, используя бесплатную среду разработки, не требующую настройки
Начать работу с PyTorch на AWS
Найдите все необходимое для начала работы с PyTorch на AWS.
Узнайте больше о PyTorch на AWS
Ознакомьтесь с ключевыми возможностями, чтобы начать работу с PyTorch.
Работа с Amazon SageMaker JumpStart
Откройте для себя готовые решения машинного обучения, которые можно развернуть несколькими щелчками мыши.