PyTorch sur AWS
Une expérience de PyTorch sur AWS, hautement performante, évolutive et adaptée aux entreprises
Accélérez le temps de formation avec les instances Amazon EC2, Amazon SageMaker et les bibliothèques PyTorch.
Accélérez le prototypage des recherches pour atteindre des déploiements à l'échelle de production en utilisant les bibliothèques PyTorch.
Créez votre modèle ML à l'aide des services de machine learning (ML) AWS entièrement gérés ou autogérés.
Fonctionnement
Cas d'utilisation
Entraînement distribué pour les grands modèles de langage
Utilisez les systèmes DDP (Distributed Data Parallel) de PyTorch pour entraîner de grands modèles de langage avec des milliards de paramètres.
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Inférence à l'échelle
Mettez l'inférence à l'échelle à l'aide de SageMaker et des instances Amazon EC2 Inf1 pour répondre à vos exigences en matière de latence, de débit et de coût.
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Modèles ML multimodaux
Utilisez les bibliothèques multimodales de PyTorch pour créer des modèles personnalisés pour des cas d'utilisation tels que la reconnaissance de l'écriture manuscrite en temps réel.
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Comment démarrer
Découvrez le ML avec Amazon SageMaker Studio Lab
Apprenez et expérimentez le ML à l'aide d'un environnement de développement gratuit et sans configuration
Démarrez avec PyTorch sur AWS
Découvrez tout ce dont vous avez besoin pour démarrer avec PyTorch sur AWS.
Explorez plus en détail PyTorch sur AWS
Découvrez les principales fonctions et capacités pour commencer à travailler avec PyTorch.
Créer avec Amazon SageMaker JumpStart
Découvrez des solutions ML préconçues que vous pouvez déployer en quelques clics.