AMI AWS Deep Learning
Environnements préconfigurés pour créer rapidement des applications d'apprentissage profond
Les AMI AWS Deep Learning fournissent aux professionnels de l'apprentissage machine et aux chercheurs l'infrastructure et les outils nécessaires pour accélérer l'apprentissage profond dans le cloud, à n'importe quelle échelle. Vous pouvez rapidement lancer des instances Amazon EC2 préinstallées avec des frameworks d'apprentissage profond fréquemment utilisés, tels qu'Apache MXNet et Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Pytorch et Keras, pour former des modèles d'IA sur mesure sophistiqués, expérimenter de nouveaux algorithmes ou apprendre de nouvelles compétentes et techniques.
Que vous utilisiez des instances GPU ou CPU Amazon EC2, aucuns frais supplémentaires ne vous sont facturés pour les AMI Deep Learning : vous payez seulement les ressources AWS nécessaires pour stocker et exécuter vos applications.
Choisir une AMI AWS Deep Learning
Faire ses premiers pas dans l'apprentissage profond peut se révéler une entreprise longue et fastidieuse, même pour les professionnels de l'apprentissage machine expérimentés. Les trois types d'AMI que nous proposons répondent aux différents besoins des développeurs. Pour vous aider tout au long du processus de démarrage, vous pouvez également consulter le guide de sélection des AMI ainsi que d'autres ressources d'apprentissage profond.
AMI Conda
Pour les développeurs qui souhaitent utiliser des packages pip préinstallés de frameworks d'apprentissage profond dans des environnements virtuels séparés, l'AMI Deep Learning basée sur Conda est disponible dans les versions Ubuntu et Amazon Linux.
Découvrez les avantages de l'AMI Conda et faites vos premiers pas en suivant ce guide détaillé.
AMI de base
Pour les développeurs qui souhaitent commencer avec une base neutre afin de définir des référentiels de moteurs d'apprentissage profond privés ou des versions personnalisées de moteurs d'apprentissage profond, l'AMI Deep Learning de base est disponible dans les versions Ubuntu et Amazon Linux.
Découvrez les avantages de l'AMI de base et faites vos premiers pas en suivant ce guide détaillé.
AMI avec code source
Pour les développeurs qui souhaitent utiliser des frameworks d'apprentissage profond préinstallés et leur code source dans un environnement Python partagé, cette AMI Deep Learning est disponible pour les instances P3 dans les versions CUDA 9 Ubuntu et Amazon Linux, ainsi que pour les instances P2 dans les versions CUDA 8 Ubuntu et Amazon Linux.
Faites vos premiers pas en suivant ce guide détaillé.
Prise en charge des frameworks d'apprentissage profond
Les AMI AWS Deep Learning prennent en charge tous les frameworks d'apprentissage profond courants pour vous permettre de définir des modèles et de les former à grande échelle. Conçues pour Amazon Linux et Ubuntu, les AMI sont préconfigurées avec Apache MXNet et Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch et Keras, ce qui vous permet de déployer et d'exécuter rapidement n'importe lequel de ces frameworks à grande échelle.
Accélérez la formation de modèles
Pour accélérer vos activités de développement et de formation de modèles, les AMI AWS Deep Learning offrent la dernière technologie d'accélération GPU NVIDIA via des pilotes CUDA et cuDNN préconfigurés, ainsi que la bibliothèque Intel Math Kernel Library (MKL), en plus de l'installation de packages Python fréquemment utilisés et de la plate-forme Anaconda.
Les AMI AWS Deep Learning sont exécutées sur des instances P2 Amazon EC2, ainsi que sur des instances P3 qui utilisent l'architecture Volta de NVIDIA. Les AMI sont préinstallées avec les pilotes NVIDIA CUDA et cuDNN afin d'accélérer considérablement le temps d'exécution de vos calculs.
Les AMI AWS Deep Learning sont exécutées sur des instances C5 Amazon EC2 basées sur Intel, conçues pour les opérations d'inférence. Les AMI sont également intégrées à la bibliothèque Intel Math Kernel Library (MKL) pour accélérer les routines de traitement mathématique et de réseau neuronal.
Les AMI intègrent des notebooks Jupyter chargés avec les noyaux Python 2.7 et Python 3.5, ainsi que des packages Python appréciés, notamment le kit SDK AWS pour Python.
Pour simplifier la gestion et le déploiement des packages, les AMI AWS Deep Learning installent la plate-forme de science des données Anaconda2 et Anaconda3, pour le traitement de données à grande échelle, les analyses prédictives et le calcul scientifique.
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Amazon SageMaker pour l'apprentissage machine
Amazon SageMaker est un service entièrement géré permettant aux développeurs et aux spécialistes des données de créer, former et déployer rapidement et facilement des modèles d'apprentissage automatique à n'importe quelle échelle. Amazon SageMaker supprime tous les obstacles qui ralentissent généralement les développeurs désireux d'utiliser l'apprentissage automatique.
