PyTorch trên AWS

Một trải nghiệm PyTorch với hiệu năng cao, quy mô linh hoạt và sẵn sàng cho doanh nghiệp trên AWS

Đẩy nhanh thời gian đào tạo với các phiên bản Amazon EC2, Amazon SageMaker và thư viện PyTorch.

Tăng tốc quá trình nghiên cứu nguyên mẫu để triển khai mở rộng quy mô sản xuất bằng cách sử dụng thư viện PyTorch.

Xây dựng mô hình ML của bạn bằng cách sử dụng các dịch vụ máy học (ML) được quản lý toàn phần hoặc tự quản lý của AWS.

Cách thức hoạt động

PyTorch trên AWS là một khung học sâu (DL) nguồn mở giúp đẩy nhanh quy trình từ nghiên cứu ML đến triển khai mô hình.
Sơ đồ minh họa cách bạn có thể đào tạo các mô hình trong PyTorch bằng máy chủ mô hình TorchServe.

Trường hợp sử dụng

Đào tạo phân tán cho các mô hình ngôn ngữ lớn

Sử dụng hệ thống Phân tán dữ liệu song song (DDP) của PyTorch để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn với hàng tỷ tham số.

Tìm hiểu thêm »

Suy luận trên quy mô lớn


Mở rộng quy mô suy luận bằng cách sử dụng các phiên bản SageMaker và Amazon EC2 Inf1 để đáp ứng những yêu cầu về độ trễ, thông lượng và chi phí của bạn.

Tìm hiểu thêm »

Các mô hình ML đa phương thức


Sử dụng thư viện đa phương thức của PyTorch để xây dựng các mô hình tùy chỉnh cho những trường hợp sử dụng như nhận dạng chữ viết tay theo thời gian thực.

Tìm hiểu thêm »

Cách bắt đầu sử dụng

Tìm hiểu về công nghệ ML với Phòng thực hành studio Amazon SageMaker

Tìm hiểu và thử nghiệm với ML bằng cách sử dụng môi trường phát triển miễn phí, không cần thiết lập

Bắt đầu »

Bắt đầu với PyTorch trên AWS

Tìm mọi thông tin bạn cần để bắt đầu với PyTorch trên AWS.

Tìm hiểu thêm »

Khám phá thêm về PyTorch trên AWS

Xem các tính năng và khả năng chính để bắt đầu sử dụng PyTorch.

Khám phá PyTorch »

Xây dựng với Amazon SageMaker JumpStart

Khám phá các giải pháp ML được tạo sẵn mà bạn có thể triển khai chỉ với vài cú nhấp chuột.

Tìm hiểu thêm »

Khám phá thêm về AWS