Преимущества
Примеры использования
Развертывание автономных транспортных средств (AV)
Разрабатывайте расширенные модели машинного обучения в любых масштабах для безопасного и быстрого развертывания технологии AV в своих средах.
Обработка естественного языка (NLP)
Сокращайте время, требуемое для развертывания моделей машинного обучения, и ускоряйте выпуск в рабочей среде с помощью современных платформ и библиотек, в том числе преобразователей Hugging Face.
Анализ данных для здравоохранения
Анализируйте необработанные, разрозненные данные о состоянии здоровья с помощью расширенной аналитики, машинного обучения и глубокого обучения, чтобы выявлять тенденции и составлять прогнозы.
Поддерживаемые контейнеры для глубокого обучения
Подробнее о поддержке контейнеров для глубокого обучения см. в примечаниях к выпуску.
Платформы: | PyTorch | TensorFlow | |||
Операционные системы: | Ubuntu Linux | ||||
Инстансы: | Графические процессоры NVIDIA | AWS Trainium | AWS Inferentia | ||
Платформы: | Amazon EC2 | Amazon ECS | Amazon EKS | AWS Graviton |
Истории успеха клиентов
-
Roblox
Roblox представляет собой захватывающую игровую и творческую платформу, предоставляющую миллионы способов взаимодействия. Сообщество может исследовать опыт других, создавать свой и делиться им с другими. Миллионы разработчиков создают и выпускают собственные многопользовательские игры с использованием Roblox Studio – универсального инструмента для создания игр, который позволяет воплотить любые задумки.
В рамках платформы искусственного интеллекта на Roblox мы обучаем и поддерживаем более 250 моделей, охватывающих различные аспекты нашего бизнеса. Почти каждое взаимодействие в Roblox осуществляется с применением искусственного интеллекта (ИИ), включая обеспечение безопасности, генеративный ИИ для 3D-контента, рекомендации, перевод в реальном времени и другие направления. Мы используем Контейнеры для глубокого обучения AWS для наших групп узлов EKS GPU, что позволяет избежать забот о настройке инфраструктуры, драйверов Nvidia и установке CUDA – все работает «из коробки». Это дает нам возможность сосредоточиться на более важных задачах, таких как улучшение планирования и оптимизация использования GPU, что приносит пользу пользователям и помогает снижать затраты на обслуживание ИИ-нагрузок.
Денис Гупиль, главный инженер по машинному обучению, Roblox