AWS Deep Learning Containers
最適化され、事前にパッケージ化されたコンテナイメージを使用して深層学習環境をすばやくデプロイ
事前にパッケージ化され、完全にテストされた Docker イメージを使用して、深層学習環境を数分でデプロイします。
TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet などの一般的なフレームワーク用に最適化されたモデルトレーニングにより、パフォーマンスが自動的に向上します。
機械学習 (ML) をマイクロサービスとして、Amazon EKS および Amazon EC2 で実行されているアプリケーションにすばやく追加します。
Amazon SageMaker、Amazon EKS、および Amazon ECS との統合を通じて、トレーニング、検証、デプロイのためのカスタム ML ワークフローを構築します。
仕組み
AWS Deep Learning Containers は、一般的な深層学習フレームワークの最新バージョンでプレインストールおよびテストされた Docker イメージです。深層学習コンテナを使用すると、環境をゼロから構築して最適化することなく、カスタム ML 環境をすばやくデプロイできます。
![この図では、AWS 深層学習コンテナが、ユーザーがカスタム ML 環境をデプロイし、他の AWS ML 製品と統合するのにどのように役立つかを示しています。](https://d1.awsstatic.com/products/deep-learning-containers/Product-Page-Diagram_Deep-Learning-Containers%402x.919096ee16db59874173dd00f4615b4303804b79.png)
ユースケース
自動運転車 (AV) のデプロイ
高度な ML モデルを大規模に開発して、環境内に AV テクノロジーを安全かつ迅速にデプロイします。
自然言語処理 (NLP)
Hugging Face Transformers などの最新のフレームワークとライブラリを使用して、ML モデルのデプロイに必要な時間と、本番稼働までにかかる時間を短縮します。
ヘルスケアデータ分析
高度な分析、ML、および深層学習の各機能を使用して、健康に関するさまざまな raw データを分析し、傾向を特定して予測を行います。
最初に行うべきこと
その他のリソースを確認する
深層学習コンテナのドキュメントとチュートリアルをご覧ください。
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ハンズオントレーニングを受講する
Amazon EC2 の深層学習コンテナの使用を開始します。