AWS Deep Learning AMI

การกำหนดค่าล่วงหน้าเพื่อการสร้างแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกอย่างรวดเร็ว

AWS Deep Learning AMI มอบโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือต่างๆ ให้แก่ผู้ปฏิบัติงานและนักวิจัยด้าน Machine Learning เพื่อเร่งการเรียนรู้เชิงลึกในระบบคลาวด์ทุกขนาด คุณสามารถเปิดใช้ Amazon EC2 instance ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าได้อย่างรวดเร็วโดยใช้เฟรมเวิร์คการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม เช่น Apache MXNet and Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer และ Keras ในการฝึกโมเดล AI แบบกำหนดเองที่ซับซ้อนซึ่งทดสอบด้วยอัลกอริธึมใหม่ หรือในการเรียนรู้ทักษะและเทคนิคใหม่

ไม่ว่าคุณจะต้องการอินสแตนซ์ GPU หรือ CPU ของ Amazon EC2 ก็ไม่มีค่าบริการเพิ่มเติมในส่วนของ Deep Learning AMI โดยคุณชำระเฉพาะทรัพยากรของ AWS ส่วนที่จำเป็นในการจัดเก็บและเรียกใช้แอปพลิเคชันของคุณเท่านั้น

TensorFlow

88% ของโปรเจ็กต์ TensorFlow บนคลาวด์เรียกใช้บน AWS

Nucleus Research ได้เปิดเผยห้าเหตุผลที่ผู้ปฏิบัติงานด้านการเรียนรู้เชิงลึกควรเลือก AWS สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก แทนที่จะเลือกผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่น

การเลือก AWS Deep Learning AMI

การเริ่มต้นใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกอาจใช้เวลานานและยุ่งยาก แม้แต่ผู้ปฏิบัติมากประสบการณ์ด้าน Machine Learning ก็ตาม AMI ที่เราเสนอช่วยสนับสนุนความต้องการต่างๆ มากมายของ Developer หากต้องการความช่วยเหลือในการเริ่มต้นใช้งานกระบวนการ โปรดไปที่คู่มือการเลือก AMI และทรัพยากรการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ

Conda AMI

สำหรับ Developer ที่ต้องการแพ็คเกจขนาดเล็กของเฟรมเวิร์คการเรียนรู้เชิงลึกแบบติดตั้งไว้ล่วงหน้าในสภาพแวดล้อมเสมือนแบบแยกต่างหาก สามารถใช้งาน AMI บน Conda ได้ในเวอร์ชัน Ubuntu, Amazon Linux และ Windows 2016

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประโยชน์ของ Conda AMI และเริ่มใช้งานโดยศึกษาตามคู่มือแบบทีละขั้นตอนฉบับนี้

Base AMI

สำหรับ Developer ที่ต้องการสเลทเปล่าในการติดตั้งพื้นที่จัดเก็บเอนจิ้นการเรียนรู้เชิงลึกแบบส่วนตัวหรือปรับแต่งโครงสร้างของเอนจิ้นการเรียนรู้เชิงลึก โดยใช้งาน Base AMI ได้ในเวอร์ชัน Ubuntu และ Amazon Linux 

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประโยชน์ของ Base AMI และเริ่มใช้งานโดยศึกษาตามคู่มือแบบทีละขั้นตอนฉบับนี้

รองรับเฟรมเวิร์คการเรียนรู้เชิงลึก

AWS Deep Learning AMI รองรับเฟรมเวิร์คการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมทั้งหมดซึ่งช่วยให้คุณสามารถกำหนดโมเดลและฝึกได้ตามขนาด AMI ที่สร้างขึ้นมาสำหรับ Amazon Linux และ Ubuntu มาพร้อมกับ Apache MXNet and Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer และ Keras ที่มีการกำหนดค่าไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้คุณสามารถปรับใช้และเปิดใช้เฟรมเวิร์คเหล่านี้ได้ตามขนาดอย่างรวดเร็ว

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

เร่งความเร็วในการฝึกโมเดลของคุณ

ในการเร่งรัดการฝึกและการพัฒนาโมเดลของคุณ AWS Deep Learning AMI ได้รวบรวมการเร่งความเร็ว NVIDIA GPU ผ่านไดรฟ์เวอร์ CUDA และ cuDNN ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า รวมถึง Intel Math Kernel Library (MKL) นอกเหนือจากการติดตั้งแพ็คเกจ Python ยอดนิยมและแพลตฟอร์ม Anaconda 

อินสแตนซ์ GPU

Nvidia

อินสแตนซ์ P3 ให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าอินสแตนซ์การประมวลผล GPU ของ Amazon EC2 รุ่นก่อนหน้าถึง 14 เท่า โดยใช้ NVIDIA Tesla V100 GPU ถึง 8 ตัวช่วยให้อินสแตนซ์ P3 มีความเร็วถึงหนึ่งเพตาฟล็อปสำหรับประสิทธิภาพความแม่นยำของจุดทศนิยมแบบ Mixed-Precision, 125 เทราฟล็อปสำหรับ Single-Precision และ 62 เทราฟล็อปสำหรับ Double-Precision

การประมวลผลประสิทธิภาพสูง

Intel

อินสแตนซ์ C5 ใช้ตัวประมวลผล 3.0 GHz Intel Xeon Scalable และช่วยให้แกนประมวลผลเดียวสามารถรันได้สูงสุด 3.5 GHz โดยใช้ Intel Turbo Boost Technology อินสแตนซ์ C5 มีอัตราส่วนหน่วยความจำสูงกว่า vCPU และช่วยปรับปรุงด้านราคา/ประสิทธิภาพให้ดีขึ้น 25% เมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ C4 และเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการอนุมานตามต้องการ

แพ็คเกจ Python

python-logo

AWS Deep Learning AMI ติดตั้งมาพร้อมกับโน๊ตบุค Jupyter ที่โหลดด้วย Python 2.7 และ Python 3.5 เคอร์เนล พร้อมกับแพ็คเกจ Python ยอดนิยม ซึ่งรวมถึง AWS SDK สำหรับ Python

แพลตฟอร์ม Anaconda

Anaconda_ForTrademark_HorizontalLarge_white

เพื่อให้การจัดการและการปรับใช้แพ็คเกจง่ายขึ้น AWS Deep Learning AMI จึงติดตั้งแพลตฟอร์ม Anaconda2 และ Anaconda3 Data Science สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์

เริ่มต้นใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกบน AWS

icon1

ลงชื่อสมัครใช้งานบัญชี AWS

ขอรับสิทธิ์การเข้าถึง บริการ AWS ได้ทันที
icon2

ขอรับ AWS Deep Learning AMI

เลือก AMI และประเภทอินสแตนซ์ที่ถูกต้อง สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ

icon3

เริ่มต้นสร้างด้วย AWS

เริ่มต้นสร้างด้วย บทแนะนำสอนการใช้งานง่ายๆ เหล่านี้

Amazon SageMaker สำหรับ Machine Learning

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Amazon SageMaker

Amazon SageMaker เป็นบริการที่สามารถจัดการได้อย่างเต็มที่ซึ่งช่วยให้ Developer และ Data Scientist สามารถสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลของ Machine Learning ทุกขนาดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย Amazon SageMaker ขจัดปัญหาและอุปสรรคทั้งหมดที่มักขัดขวาง Developer ที่ต้องการใช้ Machine Learning

พร้อมสร้างหรือยัง
เริ่มต้นใช้งาน AWS Deep Learning AMI
มีคำถามเพิ่มเติมหรือไม่
ติดต่อเรา