PyTorch on AWS

ประสบการณ์การใช้งาน PyTorch ที่มีประสิทธิภาพสูง ปรับขนาดได้ และพร้อมสำหรับการใช้ระดับองค์กรบน AWS

เร่งเวลาที่ใช้ฝึกฝนให้เร็วขึ้นด้วยอินสแตนซ์ Amazon EC2, Amazon SageMaker และไลบรารี PyTorch

เร่งเวลาตั้งแต่การสร้างต้นแบบในการวิจัยไปจนถึงการนำไปใช้จริงที่ระดับการผลิตโดยการใช้ไลบรารี PyTorch

สร้างโมเดล ML โดยใช้บริการแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ของ AWS แบบมีการจัดการครบวงจรหรือแบบจัดการด้วยตัวเอง

วิธีทำงาน

PyTorch on AWS คือเฟรมเวิร์กดีปเลิร์นนิง (DL) แบบโอเพ่นซอร์สที่เร่งกระบวนการตั้งแต่การวิจัย ML ไปจนถึงการนำโมเดลไปใช้จริงให้เกิดขึ้นเร็วขึ้น

แผนผังแสดงวิธีการที่คุณสามารถฝึกโมเดลใน PyTorch ด้วยเซิร์ฟเวอร์โมเดล TorchServe

กรณีใช้งาน

การฝึกอบรมแบบกระจายสำหรับโมเดลที่มีภาษาจำนวนมาก

ใช้ระบบ PyTorch Distributed Data Parallel (DDP) เพื่อฝึกโมเดลที่มีภาษาจำนวนมากและมีพารามิเตอร์พันล้านรายการ

เรียนรู้เพิ่มเติม »

การอนุมานในปริมาณงานมาก

ปรับขนาดการอนุมานโดยใช้อินสแตนซ์ SageMaker และ Amazon EC2 Inf1 เพื่อให้ตรงตามความต้องการด้านเวลาแฝง อัตราการโอนถ่ายข้อมูล และต้นทุนของคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติม »