AWS Deep Learning AMI'leri
Önceden yapılandırılmış ortamlarda hızla ölçeklenebilir, güvenli derin öğrenme uygulamaları oluşturun
Dağıtılmış makine öğrenimi (ML) eğitimini binlerce hızlandırılmış bulut sunucusuna ölçeklendirin ve çıkarım için modelleri üretim ortamına sorunsuz bir şekilde dağıtın.
AWS Trainium, AWS Inferentia ve NVIDIA GPU'lar dahil olmak üzere hızlandırıcılar üzerinde en yeni sürücüler, çerçeveler, kitaplıklar ve araçlarla geliştirme yapın.
Güvenlik açıklarını gidermek için düzenli olarak düzeltme eki uygulanan özelleştirilmiş ve kararlı makine görüntüleriyle riski azaltın.
Nasıl çalışır?
AWS Derin Öğrenme AMI'leri (DLAMI), ML uygulayıcılarına ve araştırmacılarına Amazon EC2’de derin öğrenmeyi hızlandırmak üzere seçilmiş ve güvenli çerçeveler, bağımlılıklar ve araçlar sunar. Amazon Linux ve Ubuntu için oluşturulmuş Amazon Makine Görüntüleri (AMI’ler); TensorFlow, PyTorch, NVIDIA CUDA sürücüleri ve kitaplıkları, Intel MKL, Esnek Yapı Bağdaştırıcısı (EFA), ve AWS OFI NCCL eklentisi ile önceden yapılandırılmış şekilde gelerek bu çerçeveleri ve araçları uygun ölçekte hızla dağıtmanızı ve çalıştırmanızı sağlar.
Kullanım örnekleri
Otonom araç geliştirme
Otonom araç (AV) teknolojisi geliştirmek için, desteklenen milyonlarca sanal testle modelleri doğrulayarak, gelişmiş ML modellerini uygun ölçekte ve güvenli şekilde oluşturun.
Doğal dil işleme
AWS bulut sunucularının kurulumu ve yapılandırmasına ivme kazandırın ve Hugging Face Dönüştürücüleri dahil olmak üzere güncel çerçeveler ve kitaplıklarla deneme ve değerlendirme sürecini hızlandırın.
Sağlık hizmetleri veri analizi
Trendleri belirlemek ve birbirinden farklı ham sağlık verileri üzerinde tahminlerde bulunmak için gelişmiş analizi, makine öğrenimini ve derin öğrenme özelliklerini kullanın.
Hızlandırılmış model eğitimi
DLAMI; önceden yapılandırılmış sürücüler, Intel Math Kernel Library (MKL), Python paketleri ve Anaconda Platform aracılığıyla en yeni NVIDIA GPU hızlandırmasını içerir.
Müşteri başarı öyküleri
Cimpress, uzun vadede müşteri odaklı, girişimci, kitlesel baskı özelleştirme işletmelerine yatırım yapıyor ve bu tür işletmeler kuruyor. Cimpress, müşterilerin kendi müşterileri, kuruluşları veya sevdikleri için bir izlenim bırakmasını kolay ve uygun fiyatlı hâle getiriyor. İster bir işletmenin markasını güçlendiren bir tanıtım materyali ister bir doğumu kutlayan bir duyuru olsun; Cimpress, müşterilerin arzu ettiği bireysel kişiselleştirme ile fiziksel ürünlerin somut etkisini bir araya getiriyor.
"Cimpress, makine öğrenimi ortamlarımızı hızla kurmak ve dağıtmak için AWS Derin Öğrenme AMI'lerini kullanıyor. Derin Öğrenme AMI'leri operasyonel iş yükümüzü azaltıyor ve temel eğitim çalışmalarına odaklanarak ve bilgisayarlı görü ve üretici yapay zekâ için derin öğrenme modellerimizi uygulayarak ürünlerimizi daha hızlı pazara sunabiliyoruz."
Ajay Joshi, Baş Yazılım Mühendisi — Cimpress
Flip AI, veri ve platform bağımsızlığı olan, ölçümler, olaylar, günlükler ve izler dahil olmak üzere tüm gözlemlenebilirlik modalitelerini anlayan ve saniyeler içinde tahmine dayalı ve olay Kök Nedeni Analizleri üreten ilk GenAI yerel gözlemlenebilirlik platformudur.
"Flip AI'da, işletmelerin en üst düzeyde müşteri deneyimine ulaşmasına yardımcı olmak üzere üretim olaylarında hata ayıklaması için DevOps'a yönelik kendi LLM'lerimizi eğittik. Bu eğitim, kolayca özelleştirilebilen yüksek performanslı bir kurulum gerektirir. DLAMI ile CUDA sürücüleri veya Pytorch ile ilgili optimizasyonlarla mücadele etmemize gerek yok. İşe yarıyor, o kadar. GPU kullanımındaki yüzdeleri artırmak, modellerimizi daha verimli bir şekilde eğitebileceğimiz ve çıkarımlarda 10 milisaniyeden tasarruf edebileceğimiz anlamına geliyor."
Sunil Mallya, Flip AI CTO'su
Nasıl kullanmaya başlayabilirsiniz?
Model eğitiminizi nasıl hızlandırabileceğinizi öğrenin
DLAMI'nin geliştirme ve model eğitiminizi nasıl hızlandırabileceğini öğrenin.
AMI’leri keşfedin
Projeniz için doğru AMI ve bulut sunucusu tipini seçin.
Uygulamalı eğitim alın
10 dakikalık öğreticilerle oluşturmaya başlayın.