Container di deep learning AWS
Implementa rapidamente ambienti di deep learning con immagini di container ottimizzate e preconfezionate
Implementa ambienti di deep learning in pochi minuti utilizzando immagini Docker preconfezionate e completamente testate.
Migliora automaticamente le prestazioni con l'addestramento del modello ottimizzato per i framework più diffusi come TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet.
Aggiungi rapidamente il machine learning (ML) come microservizio alle tue applicazioni in esecuzione su Amazon EKS e Amazon EC2.
Crea flussi di lavoro di machine learning personalizzati per l'addestramento, la convalida e l'implementazione tramite l'integrazione con Amazon SageMaker, Amazon EKS e Amazon ECS.
Come funziona
I Container AWS per il Deep Learning sono immagini Docker preinstallate e testate con le ultime versioni dei framework dei deep learning più utilizzati. I container di deep learning consentono di implementare rapidamente ambienti personalizzati di ML senza generare e ottimizzare gli ambienti da zero.
Casi d'uso
Sviluppo di veicoli a guida autonoma (AV)
Sviluppa modelli ML avanzati su larga scala per implementare la tecnologia AV in modo sicuro e rapido nei tuoi ambienti.
Elaborazione del linguaggio naturale
Riduci il tempo necessario per distribuire i tuoi modelli ML e accelera i tempi di produzione con framework e librerie aggiornati, inclusi Hugging Face Transformers.
Analisi dei dati per il settore sanitario
Analizza dati sanitari disparati non elaborati con funzionalità di analisi avanzata, ML e deep learning per identificare tendenze e fare previsioni.
Container di deep learning supportati
Per i dettagli sul supporto per i container di deep learning, consulta le note di rilascio.
| Framework: | PyTorch | TensorFlow | |||
| Sistemi operativi: | Ubuntu Linux | ||||
| Istanze: | GPU NVIDIA | AWS Trainium | AWS Inferentia | ||
| Piattaforme: | Amazon EC2 | Amazon ECS | Amazon EKS | AWS Graviton |
Storie di successo
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Roblox
Roblox è una piattaforma di gioco e creazione coinvolgente che offre alle persone milioni di modi per stare insieme, invitando la sua community a esplorare, creare e condividere infinite esperienze uniche. La community globale di Roblox, composta da milioni di sviluppatori, crea e pubblica le proprie esperienze multigiocatore coinvolgenti utilizzando Roblox Studio, il motore di creazione all-in-one della piattaforma che consente a chiunque di creare qualsiasi cosa possa immaginare.
All'interno della piattaforma di IA di Roblox, addestriamo e serviamo oltre 250 modelli in tutta l'azienda. Praticamente ogni interazione su Roblox è alimentata da una qualche forma di intelligenza artificiale, tra cui la sicurezza, la creazione di contenuti 3D basati sull'IA generativa, la raccomandazione di esperienze, la traduzione in tempo reale e altri casi d'uso. Utilizziamo i Container AWS per il Deep Learning per i nostri gruppi di nodi GPU EKS e per questo motivo non dobbiamo preoccuparci dell'infrastruttura, dei driver Nvidia e dell'installazione di CUDA: è tutto pronto all'uso. Possiamo concentrarci su ciò che conta veramente per noi, ovvero migliorare la pianificazione e l'utilizzo della GPU a vantaggio dei nostri utenti e ridurre i costi per soddisfare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
Denis Goupil, Principal Machine Learning Engineer presso Roblox
Come iniziare
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