AWS Deep Learning AMI
การสร้างแอปพลิเคชันดีปเลิร์นนิงที่ปรับขนาดและปลอดภัยอย่างรวดเร็วในสภาพแวดล้อมที่กำหนดค่าล่วงหน้า
ปรับขนาดการฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิง (ML) แบบกระจายไปยังอินสแตนซ์แบบเร่งความเร็วหลายพันอินสแตนซ์ และติดตั้งใช้งานโมเดลสำหรับการอนุมานในการใช้งานจริงได้อย่างราบรื่น
พัฒนาบนตัวเร่งความเร็วซึ่งรวมถึง AWS Trainium, AWS Inferentia และ NVIDIA GPU ด้วยไดรเวอร์ เฟรมเวิร์ก ไลบรารี และเครื่องมือใหม่ล่าสุด
ลดความเสี่ยงด้วยอิมเมจเครื่องที่สามารถปรับแต่งได้และมีความเสถียรซึ่งได้รับแก้แพตช์อย่างสม่ำเสมอเพื่อแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยต่างๆ
ทำงานอย่างไร
AWS Deep Learning AMI (DLAMI) ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานและนักวิจัย ML มีชุดเฟรมเวิร์ก ความสัมพันธ์ และเครื่องมือที่ปลอดภัยและได้รับการดูแลจัดการเพื่อเร่งความเร็วให้ดีปเลิร์นนิงบน Amazon EC2 Amazon Machine Image (AMI) ถูกสร้างขึ้นสำหรับ Amazon Linux และ Ubuntu ได้รับการกำหนดค่าล่วงหน้าด้วย TensorFlow, PyTorch, ไดรเวอร์และไลบรารี NVIDIA CUDA, Intel MKL, Elastic Fabric Adapter (EFA) และปลั๊กอิน AWS OFI NCCL ช่วยให้คุณสามารถปรับใช้และเรียกใช้สิ่งเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว กรอบงานและเครื่องมือในวงกว้าง
กรณีการใช้งาน
การพัฒนายานพาหนะอัตโนมัติ
พัฒนาโมเดล ML ขั้นสูงตามขนาดที่เหมาะสมเพื่อพัฒนาเทคโนโลยียานพาหนะอัตโนมัติ (AV) อย่างปลอดภัย โดยตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลต่างๆ ผ่านการทดสอบเสมือนที่รองรับหลายล้านครั้ง
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
เร่งการติดตั้งและกำหนดค่าอินสแตนซ์ AWS และเร่งความเร็วในการทดลองและการประเมินด้วยเฟรมเวิร์กและไลบรารีที่อัปเดต รวมถึง Hugging Face Transformers
การวิเคราะห์ข้อมูลการดูแลสุขภาพ
ใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูง, ML และดีปเลิร์นนิงเพื่อระบุแนวโน้มและคาดการณ์จากข้อมูลดิบด้านสุขภาพที่แตกต่างกัน
การฝึกอบรมโมเดลแบบเร่งความเร็ว
DLAMI มีตัวเร่ง NVIDIA GPU รุ่นล่าสุดผ่านไดรเวอร์ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า Intel Math Kernel Library (MKL) แพ็คเกจ Python และแพลตฟอร์ม Anaconda
ความสำเร็จของลูกค้า
Cimpress ลงทุนและสร้างธุรกิจที่มุ่งเน้นลูกค้า ผู้ประกอบการ และธุรกิจออกแบบการพิมพ์จํานวนมากในระยะยาว Cimpress ช่วยให้ลูกค้าสร้างความประทับใจให้กับลูกค้า องค์กร หรือคนที่รักได้อย่างง่ายดายและราคาไม่แพง ไม่ว่าจะเป็นสื่อส่งเสริมการขายที่ขยายแบรนด์ของธุรกิจหรือการประกาศฉลองวันเกิด Cimpress ได้ผสมผสานการปรับแต่งให้เหมาะสำหรับแต่ละบุคคลตามที่ลูกค้าต้องการให้เข้ากับผลลัพธ์ที่จับต้องได้ของผลิตภัณฑ์จริง
"Cimpress ใช้ AWS Deep Learning AMI เพื่อตั้งค่าและปรับใช้สภาพแวดล้อมแมชชีนเลิร์นนิงของเราอย่างรวดเร็ว DLAMI ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดําเนินงานของเราและเราสามารถนําผลิตภัณฑ์ของเราออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้นโดยมุ่งเน้นไปที่งานหลักในการฝึกและปรับใช้โมเดลดีปเลิร์นนิงของเราสําหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์และ AI ช่วยสร้าง"
Ajay Joshi หัวหน้าวิศวกรซอฟต์แวร์ - Cimpress
Flip AI เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลการสังเกตแบบเนทีฟของ GenAI ตัวแรกที่มีข้อมูลและไม่อิงกับแพลตฟอร์ม นอกจากนี้ยังเข้าใจรูปแบบข้อมูลการสังเกตทั้งหมด รวมถึงตัววัด เหตุการณ์ ข้อมูลบันทึก และการติดตาม ทั้งยังสร้างการวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาสำหรับเหตุการณ์และในเชิงคาดการณ์ได้ในไม่กี่วินาที
“ที่ Flip AI เราได้ฝึก LLM ของเราเองสำหรับ DevOps เพื่อแก้ไขข้อบกพร่องในด้านการผลิตเพื่อช่วยให้องค์กรสร้างประสบการณ์ของลูกค้าในระดับสูงสุดได้ การฝึกนี้ต้องมีการตั้งค่าประสิทธิภาพสูงซึ่งสามารถปรับแต่งได้อย่างง่ายดาย ด้วย DLAMI เราไม่จำเป็นต้องเหนื่อยกับไดรเวอร์ CUDA หรือการเพิ่มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้อง Pytorch ทุกอย่างทำงานได้ดีอยู่แล้ว!" การเพิ่มเปอร์เซ็นต์การใช้ GPU หมายความว่าเราสามารถฝึกโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดระยะเวลาของการอนุมานได้เป็นเสี้ยววินาที”
Sunil Mallya CTO ของ Flip AI
วิธีเริ่มต้น
ดูวิธีที่คุณสามารถเร่งความเร็วในการฝึกโมเดล
เรียนรู้ว่า DLAMI เร่งการพัฒนาและฝึกโมเดลของคุณได้อย่างไร
สำรวจ AMI
เลือก AMI และประเภทอินสแตนซ์ที่ถูกต้องสำหรับโปรเจกต์ของคุณ
เข้าร่วมการฝึกปฏิบัติจริง
เริ่มสร้างด้วยบทแนะนำสอนการใช้งาน 10 นาที