AMI di apprendimento approfondito di AWS

Crea rapidamente applicazioni di deep learning scalabili e sicure in ambienti preconfigurati

Scala la formazione di machine learning distribuita (ML) su migliaia di istanze accelerate e implementa senza problemi modelli per l'inferenza in produzione.

Sviluppa sugli acceleratori, tra cui AWS Trainium, AWS Inferentia e GPU NVIDIA, con i driver, i framework, le librerie e gli strumenti più recenti.

Riduci i rischi con immagini di macchine personalizzate, stabili e aggiornate regolarmente, per proteggerti dalle vulnerabilità della sicurezza.

Come funziona

AWS Deep Learning AMI (DLAMI) fornisce ai professionisti e ai ricercatori del ML una serie di framework, dipendenze e strumenti consolidati curati e sicuri per accelerare il deep learning su Amazon EC2. Creato per Amazon Linux e Ubuntu, Amazon Machine Images (AMI) è preconfigurato con driver e librerie TensorFlow, PyTorch, NVIDIA CUDA, Intel MKL, Elastic Fabric Adapter (EFA) e il plug-in AWS OFI NCCL, che ti consentono di distribuire ed eseguire rapidamente questi framework e strumenti su larga scala.

Diagramma che mostra come avviare la DLAMI utilizzando la Console di gestione AWS, AWS Command Line Interface (CLI), l'SDK AWS, l'API AWS o il terminale locale o gli script dell'applicazione

Casi d'uso

Sviluppo dei veicoli a guida autonoma

Sviluppa modelli di ML avanzati su larga scala per sviluppare la tecnologia dei veicoli a guida autonoma (AV) in sicurezza convalidando i modelli con milioni di test virtuali supportati.

Elaborazione del linguaggio naturale

Accelera l'installazione e la configurazione delle istanze AWS e velocizza la sperimentazione e la valutazione con framework e librerie aggiornati, inclusi Hugging Face Transformers.

Analisi dei dati per il settore sanitario

Usa le funzionalità di analisi avanzata, ML e deep learning per identificare le tendenze e fare previsioni da dati sanitari disparati non elaborati.

Addestramento accelerato di modelli

DLAMI include la più recente accelerazione GPU NVIDIA tramite driver preconfigurati, Intel Math Kernel Library (MKL), pacchetti Python e Anaconda Platform.

Storie di successo dei clienti

Bazaarvoice

Cimpress investe e crea attività di personalizzazione di massa di stampa incentrate sul cliente e incentrate sul cliente a lungo termine. Cimpress rende facile e conveniente per i clienti fare colpo, per i loro clienti, per la loro organizzazione o per i loro cari. Che si tratti di materiale promozionale che amplifica il marchio di un'azienda o di un annuncio che celebra una nascita, Cimpress combina la personalizzazione individuale desiderata dai clienti con l'impatto tangibile dei prodotti fisici.

"Cimpress utilizza le AMI di deep learning AWS per configurare e distribuire rapidamente i nostri ambienti di machine learning. I DLAMI riducono il nostro sovraccarico operativo e possiamo lanciare i nostri prodotti sul mercato più velocemente concentrandoci sul lavoro principale di formazione e implementando i nostri modelli di deep learning per la visione artificiale e l'IA generativa".

Ajay Joshi, Principal Software Engineer presso Cimpress

Bazaarvoice

Flip AI è la prima piattaforma di osservabilità nativa GenAI che è agnostica rispetto ai dati e alle piattaforme, comprende tutte le modalità di osservabilità - tra cui metriche, eventi, log e tracce - e genera analisi predittive e incidenti di Root Cause Analisys in pochi secondi.

'In Flip AI abbiamo addestrato i nostri LLM per DevOps a eseguire il debug degli incidenti di produzione per aiutare le aziende a raggiungere il massimo livello di esperienza del cliente. Questa formazione richiede una configurazione ad alte prestazioni facilmente personalizzabile. Con DLAMI, non abbiamo bisogno di combattere battaglie con i driver CUDA o con le ottimizzazioni legate a Pytorch. Funziona, tutto qui. Migliorare le percentuali di utilizzo delle GPU significa essere in grado di addestrare i nostri modelli in modo più efficiente e di ridurre di 10 millisecondi l'inferenza.'

Sunil Mallya, CTO — Flip AI

Come iniziare

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Scopri come DLAMI può accelerare lo sviluppo e l'addestramento del modello.

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