Nhanh chóng xây dựng ứng dụng học sâu an toàn, có thể điều chỉnh quy mô trong môi trường được đặt cấu hình sẵn
Quy mô
Điều chỉnh quy mô đào tạo máy học (ML) phân tán cho hàng nghìn phiên bản tăng tốc và triển khai liền mạch các mô hình suy luận trong quá trình sản xuất.
Phát triển
Phát triển trên các chương trình tăng tốc - bao gồm AWS Trainium, AWS Inferentia và NVIDIA GPU - với các trình điều khiển, khung, thư viện và công cụ mới nhất.
Giảm rủi ro
Giảm rủi ro với các ảnh máy ổn định, tùy chỉnh, được vá lỗi thường xuyên để giải quyết các lỗ hổng bảo mật.
AWS là Đơn vị dẫn đầu trong báo cáo Magic Quadrant của Gartner
Gartner công nhận AWS là nhà lãnh đạo về dịch vụ dành cho nhà phát triển AI đám mây Magic Quadrant.
Trường hợp sử dụng
Phát triển phương tiện tự hành
Xây dựng các mô hình ML nâng cao trên quy mô lớn để phát triển an toàn công nghệ phương tiện tự hành (AV) bằng cách xác thực mô hình với hàng triệu bài thử nghiệm ảo được hỗ trợ.
Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Tăng tốc độ cài đặt và cấu hình các phiên bản AWS đồng thời đẩy nhanh quá trình thử nghiệm và đánh giá bằng các khung cũng như thư viện mới nhất, bao gồm Bộ chuyển đổi của Hugging Face.
Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe
Sử dụng khả năng phân tích nâng cao, ML và học sâu để xác định xu hướng và đưa ra dự đoán từ dữ liệu y tế thô và riêng biệt.
Đào tạo mô hình cấp tốc
DLAMI bao gồm khả năng tăng tốc GPU mới nhất đến từ NVIDIA thông qua các trình điều khiển được cấu hình sẵn, Thư viện Math Kernel của Intel (MKL), gói Python và Nền tảng Anaconda.
Thành công của khách hàng
Cimpress đầu tư và xây dựng các doanh nghiệp kinh doanh in ấn theo phương thức tùy biến đại chúng, tập trung vào khách hàng và mang tính khởi nghiệp, với mục tiêu phát triển dài hạn. Cimpress giúp khách hàng dễ dàng tạo ấn tượng với chi phí phải chăng – cho đối tượng khách hàng, tổ chức hoặc người thân của họ. Cho dù là tài liệu quảng bá nhằm tăng cường thương hiệu của một doanh nghiệp hay là thông báo tổ chức sinh nhật, Cimpress kết hợp sự tùy chỉnh riêng theo mong muốn của khách hàng với tác động hữu hình của các sản phẩm vật lý.
“Cimpress sử dụng các AMI học sâu của AWS để nhanh chóng thiết lập và triển khai môi trường máy học của chúng tôi. DLAMI giảm chi phí vận hành và giúp chúng tôi đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn bằng cách tập trung vào công việc cốt lõi của đào tạo và triển khai các mô hình học sâu của mình cho thị giác máy tính và AI tạo sinh”.
Ajay Joshi, Kỹ sư phần mềm chính – Cimpress
Flip AI là nền tảng có khả năng quan sát gốc GenAI đầu tiên có tính bất khả tri về dữ liệu và nền tảng, hiểu tất cả các phương thức có thể quan sát - bao gồm số liệu, sự kiện, bản ghi và dấu vết - đồng thời tạo ra Phân tích nguyên nhân gốc mang tính dự đoán và sự cố trong vài giây.
“Tại Flip AI, chúng tôi đã đào tạo các LLM của riêng mình cho DevOps để gỡ lỗi các sự cố sản xuất nhằm giúp các doanh nghiệp đạt được mức độ trải nghiệm khách hàng cao nhất. Khóa đào tạo này đòi hỏi một thiết lập hiệu suất cao có thể dễ dàng tùy chỉnh. Với DLAMI, chúng tôi không cần phải vật lộn với trình điều khiển CUDA hoặc các tối ưu hóa liên quan đến Pytorch. Thật sự hiệu quả. Cải thiện tỷ lệ phần trăm sử dụng GPU có nghĩa là chúng tôi có thể đào tạo các mô hình của mình hiệu quả hơn và giảm 10 mili giây khi suy luận.”
Sunil Mallya, CTO – Flip AI
Torc Robotics là công ty con độc lập của Daimler Truck AG, công ty hàng đầu thế giới và tiên phong trong vận tải đường bộ, và tập trung vào cách mạng hóa vận tải đường dài với xe tải tự hành cấp 4 hạng 8
“Các AMI của AWS Deep Learning đã góp phần thúc đẩy quá trình phát triển Hệ thống Hỗ trợ Người lái Nâng cao hàng đầu trong ngành tại Torc. DLAMIS cho phép chúng tôi nhanh chóng thiết lập và triển khai môi trường học máy trên các phiên bản AWS EC2, điều này rất quan trọng đối với nỗ lực nghiên cứu và phát triển của chúng tôi. Các trình điều khiển NVIDIA và CUDA được đóng gói sẵn hoạt động liền mạch ngay lập tức, cung cấp một nền tảng ổn định và đáng tin cậy giúp giảm đáng kể chi phí hoạt động của chúng tôi. Bằng cách hợp lý hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng ML, AWS DLAMIS cho phép chúng tôi tập trung nguồn lực vào việc đưa sản phẩm của mình ra thị trường nhanh hơn. Hiệu quả và độ tin cậy của AWS Deep Learning AMI đã khiến chúng trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc cung cấp năng lượng cho sứ mệnh cốt lõi của Torc trong không gian xe tự hành.”
Jason Fox, Giám đốc kỹ thuật cao cấp của Torc, Nền tảng phát triển
Cách thức hoạt động
AMI học sâu của AWS (DLAMI) cung cấp tập hợp các khung, thành phần phụ thuộc và công cụ chọn lọc, an toàn cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia ML tăng tốc học sâu trên Amazon EC2. Được xây dựng cho Amazon Linux và Ubuntu, Amazon Machine Images (AMI) được cấu hình sẵn với trình điều khiển và thư viện TensorFlow, PyTorch, NVIDIA CUDA, Intel MKL, Elastic Fabric Adapter (EFA) và plugin AWS OFI NCCL, cho phép bạn nhanh chóng triển khai và chạy các framework và công cụ này trên quy mô lớn.
Các phiên thảo luận tại re:Invent
AWS Re:Invent 2023 – Đào tạo mô hình lớn về AMI học sâu của AWS và PyTorch với Pinterest -AIM326