TensorFlow on AWS

透過 ML 工具來增強和視覺化深度學習應用程式

使用視覺化工具 (包括長條圖和圖形) 微調應用程式,以快速訓練深度神經網路。

在 AWS 上安全地訓練和部署您的深度學習模型,以獲得最佳效能和廣泛使用。

存取文件和教程,以加速您的人工智慧 (AI) 開發,並加入 GitHub 上的活躍社群。

運作方式

研究人員和開發人員可使用 TensorFlow 透過機器學習 (ML) 協助增強他們的應用程式。AWS 為 TensorFlow 提供廣泛的支援,可讓客戶跨電腦視覺 (CV)、自然語言處理 (NLP)、語音翻譯等開發並提供自己的模型。

圖表顯示如何在 TensorFlow 中訓練模型;啟動伺服器;套用工具以了解、偵錯和增强您的應用程式;然後更新版本。

使用案例

存取最先進的模型

使用 tf.distribute.strategy 取得最新 NLP 和 CV 模型的分散式訓練。

部署增強的模型

使用 TensorFlow Serving 部署 NLP 和 CV 模型;這是一個有彈性、高效能且適用於 ML 模型的伺服系統。

視覺化訓練和效能

使用 TensorBoard 強化您的 ML 模型;這是一項用來託管、追蹤及共用 ML 試驗的視覺化工具組。

如何開始使用

探索 TensorFlow on AWS

開始搭配 SageMaker、AWS Deep Learning AMI 等使用 TensorFlow。

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開始建置

開始在 AWS 管理主控台進行建置。


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