使用预打包且经过完整测试的 Docker 镜像，在几分钟内部署深度学习环境。
通过适用于常见框架（如 TensorFlow、PyTorch 和 Apache MXNet）的优化模型训练，自动提升性能。
以微服务的方式将机器学习（ML）快速添加到在 Amazon EKS 和 Amazon EC2 上运行的应用程序中。
通过与 Amazon SageMaker、Amazon EKS 和 Amazon ECS 集成构建自定义机器学习工作流，用于训练、验证和部署。
工作原理
AWS Deep Learning Containers 是 Docker 映像，其已预先安装并使用最新版本的热门深度学习框架进行了测试。Deep Learning Containers 让您能够快速部署自定义机器学习环境，而无需从头构建并优化环境。
使用案例
无人驾驶汽车 (AV) 部署
大规模开发高级 ML 模型，在您的环境中安全、快速地部署 AV 技术。
自然语言处理 (NLP)
使用最新的框架和库（包括 Hugging Face Transformers）减少部署 ML 模型所需的时间，同时加快投入生产的时间。
医疗保健数据分析
使用高级分析、ML 和深度学习功能分析不同的原始运行状况数据，以此识别趋势并进行预测。