AWS Deep Learning Containers
最適化され、事前にパッケージ化されたコンテナイメージを使用して深層学習環境をすばやくデプロイ
事前にパッケージ化され、完全にテストされた Docker イメージを使用して、深層学習環境を数分でデプロイします。
TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet などの一般的なフレームワーク用に最適化されたモデルトレーニングにより、パフォーマンスが自動的に向上します。
機械学習 (ML) をマイクロサービスとして、Amazon EKS および Amazon EC2 で実行されているアプリケーションにすばやく追加します。
Amazon SageMaker、Amazon EKS、および Amazon ECS との統合を通じて、トレーニング、検証、デプロイのためのカスタム ML ワークフローを構築します。
仕組み
AWS Deep Learning Containers は、一般的な深層学習フレームワークの最新バージョンでプレインストールおよびテストされた Docker イメージです。深層学習コンテナを使用すると、環境をゼロから構築して最適化することなく、カスタム ML 環境をすばやくデプロイできます。
ユースケース
自動運転車 (AV) のデプロイ
高度な ML モデルを大規模に開発して、環境内に AV テクノロジーを安全かつ迅速にデプロイします。
自然言語処理 (NLP)
Hugging Face Transformers などの最新のフレームワークとライブラリを使用して、ML モデルのデプロイに必要な時間と、本番稼働までにかかる時間を短縮します。
ヘルスケアデータ分析
高度な分析、ML、および深層学習の各機能を使用して、健康に関するさまざまな raw データを分析し、傾向を特定して予測を行います。
サポートされている Deep Learning Containers
Deep Learning Containers のサポートの詳細については、リリースノートを参照してください。
| フレームワーク: | PyTorch | TensorFlow | |||
| オペレーティングシステム: | Ubuntu Linux | ||||
| インスタンス: | NVIDIA GPU | AWS Trainium | AWS Inferentia | ||
| プラットフォーム: | Amazon EC2 | Amazon ECS | Amazon EKS | AWS Graviton |
お客様の成功事例
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Roblox
Roblox は、没入感のあるゲームと制作のプラットフォームであり、人々が集まるための何百万もの方法を提供し、コミュニティに無限のユニークな体験を探求し、創造し、共有するよう呼びかけています。何百万人もの開発者が集まる Roblox のグローバルコミュニティは、プラットフォームのオールインワン制作エンジンである Roblox Studio を使用して、独自の没入型マルチプレイヤー体験を作成し、公開しています。Roblox Studio を使用すると、誰でも想像しうるあらゆるものを構築できます。
Roblox の AI プラットフォームの一部として、事業全体で 250 以上のモデルのトレーニングとサービスを提供しています。Roblox のほぼすべてのインタラクションには、安全性、生成 AI による 3D コンテンツの作成、エクスペリエンスのレコメンデーション、リアルタイム翻訳、その他のユースケースなど、何らかの形で AI が活用されています。EKS GPU ノードグループには AWS 深層学習コンテナを使用しているため、インフラストラクチャ、Nvidia ドライバー、CUDA のインストールについて心配する必要はありません。これはすぐに動作します。私たちは本当に重要なことに集中できます。つまり、GPU スケジューリングと GPU 利用率を改善してユーザーに利益をもたらし、それらの AI ワークロードを処理するためのコストを削減することです。
Roblox 社、Principal Machine Learning Engineer、Denis Goupil 氏
最初に行うべきこと
その他のリソースを確認する
深層学習コンテナのドキュメントとチュートリアルをご覧ください。
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