AWS Deep Learning Containers
Stellen Sie schnell Deep-Learning-Umgebungen mit optimierten, vorgepackten Container-Images bereit
Stellen Sie Deep-Learning-Umgebungen in Minutenschnelle mit vorgefertigten und vollständig getesteten Docker-Images bereit.
Verbessern Sie automatisch die Leistung mit optimiertem Modelltraining für beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache MXNet.
Fügen Sie Machine Learning (ML) schnell als Microservice zu Ihren Anwendungen hinzu, die auf Amazon EKS und Amazon EC2 ausgeführt werden.
Erstellen Sie benutzerdefinierte ML-Workflows für Training, Validierung und Bereitstellung durch Integration mit Amazon SageMaker, Amazon EKS und Amazon ECS.
Funktionsweise
AWS-Deep-Learning-Container sind Docker-Images, die mit den neuesten Versionen beliebter Deep-Learning-Frameworks vorinstalliert und getestet sind. Mit Deep-Learning-Containern können Sie benutzerdefinierte ML-Umgebungen schnell einsetzen, ohne Ihre Umgebungen von Grund auf neu erstellen und optimieren zu müssen.
Anwendungsfälle
Einsatz von autonomen Fahrzeugen (AV)
Entwickeln Sie fortschrittliche ML-Modelle in großem Maßstab, um AV-Technologie sicher und schnell in Ihrer Umgebung einzusetzen.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Reduzieren Sie den Zeitaufwand für die Bereitstellung Ihrer ML-Modelle und beschleunigen Sie die Produktionszeit mit aktuellen Frameworks und Bibliotheken, einschließlich Hugging-Face-Transformers.
Datenanalyse im Gesundheitswesen
Analysieren Sie rohe, heterogene Gesundheitsdaten mit fortschrittlichen Analyse-, ML- und Deep-Learning-Fähigkeiten, um Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Erste Schritte
Mehr Ressourcen stehen zur Verfügung:
Entdecken Sie die Dokumentation und die Tutorials zu Deep Learning Containers
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Praktisches Training erkunden
Erste Schritte mit Deep-Learning-Containern auf Amazon EC2.