AWS Deep Learning Containers
최적화 및 사전 패키징이 완료된 컨테이너 이미지를 사용하여 딥 러닝 환경을 신속하게 배포
사전 패키징되고 완벽하게 테스트된 도커 이미지를 사용하여 몇 분 만에 딥 러닝 환경을 배포할 수 있습니다.
TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet과 같이 많이 사용되는 프레임워크에 최적화된 모델 훈련을 통해 성능을 자동으로 개선할 수 있습니다.
기계 학습(ML)을 Amazon EKS 및 Amazon EC2에서 실행되는 애플리케이션에 마이크로서비스로 신속하게 추가할 수 있습니다.
Amazon SageMaker, Amazon EKS, Amazon ECS와의 통합을 통해 훈련, 검증, 배포를 위한 사용자 지정 ML 워크플로를 구축할 수 있습니다.
작동 방식
AWS Deep Learning Containers는 주요 딥 러닝 프레임워크의 최신 버전이 사전에 설치되고 테스트를 마친 도커 이미지입니다. Deep Learning Containers를 사용하면 환경을 처음부터 구축하고 최적화할 필요 없이 사용자 지정 ML 환경을 빠르게 배포할 수 있습니다.
사용 사례
자율 주행 차량(AV) 배포
규모에 맞게 고급 ML 모델을 개발하여 환경에 맞는 AV 기술을 안전하고 빠르게 배포합니다.
자연어 처리(NLP)
Hugging Face Transformers를 포함한 최신 프레임워크 및 라이브러리를 사용하여 ML 모델을 배포하는 데 필요한 시간을 줄이고 프로덕션 시간을 단축합니다.
의료 데이터 분석
고급 분석, ML 및 딥 러닝 기능을 사용하여 서로 다른 원시 건강 데이터를 분석하여 추세를 식별하고 예측합니다.
시작하는 방법
추가 리소스 확인
Deep Learning Containers 설명서 및 자습서를 살펴보세요.
무료 계정으로 시작하기
AWS 프리 티어에 즉시 액세스할 수 있습니다.
실습 교육 받기
Amazon EC2에서 Deep Learning Containers를 시작하세요.