Apache MXNet trên AWS
Xây dựng ứng dụng machine learning có khả năng đào tạo nhanh chóng và chạy ở bất kỳ đâu
Apache MXNet là một framework đào tạo và suy luận nhanh, có quy mô linh hoạt, có API chính xác, dễ sử dụng dành cho machine learning.
MXNet bao gồm giao diện Gluon. Giao diện này cho phép nhà phát triển thuộc mọi trình độ bắt đầu sử dụng deep learning trên đám mây, trên thiết bị biên và trên ứng dụng di động. Chỉ bằng một vài dòng mã Gluon, bạn có thể xây dựng được mạng tích chập, hồi quy tuyến tính và các LSTM hồi quy để phát hiện đối tượng, nhận dạng giọng nói, gợi ý và tùy chỉnh theo sở thích cá nhân.
Bạn có thể bắt đầu trên AWS với trải nghiệm MXNet được quản lý toàn phần với Amazon SageMaker, một nền tảng giúp xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình machine learning theo quy mô mong muốn. Hoặc, bạn có thể sử dụng AWS Deep Learning AMIs để xây dựng các môi trường và luồng công việc tùy chỉnh với MxNet và các khung làm việc phổ biến khác bao gồm TensorFlow, PyTorch, Chainer, Keras, Caffe, Caffe2 và Microsoft Cognitive Toolkit.
Tải xuống đoạn mã mẫu, sổ ghi chép và tài liệu hướng dẫn ở trang dự án GitHub.
Lợi ích của deep learning khi sử dụng MXNet
Dễ dàng sử dụng với Gluon
Hiệu suất cao hơn
Đối với IoT và Edge
Linh hoạt và lựa chọn
Tạo đà khách hàng
Nghiên cứu điển hình
Có trên 500 người đóng góp vào dự án MXNet, bao gồm các nhà phát triển của Amazon, NVIDIA, Intel, Samsung và Microsoft. Tìm hiểu về cách khách hàng đang sử dụng MXNet cho các dự án deep learning. Để biết thêm về các nghiên cứu điển hình, xem blog machine learning trên AWS và blog MXNet.
Amazon SageMaker dành cho machine learning
Amazon SageMaker là dịch vụ được quản lý toàn phần, cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình machine learning ở bất kỳ quy mô nào. Amazon SageMaker loại bỏ toàn bộ những rào cản thường gây cản trở cho nhà phát triển khi muốn sử dụng machine learning.