AMI de aprendizaje profundo de AWS
Entornos preconfigurados para crear rápidamente aplicaciones de aprendizaje profundo
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS ofrecen a los investigadores y profesionales de aprendizaje automático la infraestructura y las herramientas necesarias para agilizar las tareas de aprendizaje profundo en la nube a cualquier escala. Puede lanzar rápidamente instancias de Amazon EC2 con marcos de aprendizaje profundo conocidos instalados con anterioridad, como Apache MXNet y Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Pytorch y Keras para entrenar modelos de inteligencia artificial personalizados y sofisticados, probar algoritmos nuevos o aprender nuevas técnicas y habilidades.
Independientemente de si necesita instancias con CPU o GPU de Amazon EC2, no se aplican cargos adicionales por el uso de las AMI de aprendizaje profundo, solo paga por los recursos de AWS necesarios para almacenar y ejecutar sus aplicaciones.
Elección de una AMI de aprendizaje profundo de AWS
Empezar a realizar tareas de aprendizaje profundo puede resultar tedioso y difícil inclusive para los profesionales de aprendizaje automático con una experiencia amplia. Ofrecemos tres tipos de AMI para satisfacer las diferentes necesidades de los desarrolladores. Si desea obtener más información orientativa acerca del proceso introductorio, también puede leer la guía de selección de AMI y más recursos sobre aprendizaje profundo.
AMI Conda
Para aquellos desarrolladores que necesiten paquetes pip preinstalados de marcos de aprendizaje profundo en entornos virtuales independientes, la AMI basada en Conda de aprendizaje profundo se encuentra disponible en versiones para Ubuntu y Amazon Linux.
Lea más información acerca de los beneficios de la AMI Conda y comience a utilizarla con esta guía paso a paso.
AMI Base
Para los desarrolladores que necesitan un estado original para configurar repositorios de motores de aprendizaje profundo privados o compilaciones personalizadas de motores de aprendizaje profundo, la AMI Base de aprendizaje profundo se encuentra disponible en versiones para Ubuntu y Amazon Linux.
Lea más información acerca de los beneficios de la AMI Base y comience a utilizarla con esta guía paso a paso.
AMI con código fuente
Para los desarrolladores que necesiten marcos de aprendizaje profundo preinstalados y su código fuente en un entorno de Python compartido, esta AMI de aprendizaje profundo está disponible para instancias P3 en las versiones para CUDA 9 Ubuntu y Amazon Linux, así como para instancias P2 en versiones para CUDA 8 Ubuntu y Amazon Linux.
Comience con esta guía paso a paso.
Compatibilidad con marcos de aprendizaje profundo
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS admiten todos los marcos de aprendizaje conocidos, lo que le permite definir modelos y luego entrenarlos a escala. Creadas para Amazon Linux y Ubuntu, las AMI vienen preconfiguradas con Apache MXNet y Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch y Keras, lo que permite implementar y ejecutar rápidamente cualquiera de estos marcos a escala.
Agilice el entrenamiento de su modelo
Para acelerar el entrenamiento de los modelos y el desarrollo, las AMI de aprendizaje profundo de AWS incluyen la aceleración de GPU NVIDIA más reciente mediante controladores cuDNN y CUDA preconfigurados, así como la biblioteca Math Kernel Library (MKL) de Intel y la instalación de paquetes Python conocidos y la plataforma Anaconda.
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS se ejecutan en instancias P2 de Amazon EC2 y en instancias P3 que utilizan la arquitectura Volta de NVIDIA. Las AMI tienen controladores cuDNN y CUDA de NVIDIA preinstalados para agilizar considerablemente el tiempo necesario para completar los cálculos.
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS se ejecutan en instancias C5 basadas en Intel de Amazon EC2 que se diseñaron para realizar inferencias. Las AMI vienen integradas con la biblioteca Math Kernel Library (MKL) de Intel para agilizar el procesamiento matemático y las rutinas de redes neuronales.
Las AMI vienen instaladas con notebooks de Jupyter cargadas con kernels Python 2.7 y Python 3.5, además de otros paquetes de Python conocidos, como el SDK de AWS para Python.
Para simplificar la administración e implementación de paquetes, las AMI de aprendizaje profundo de AWS instalan la plataforma Anaconda2 y Anaconda3 Data Science para disponer de funciones de procesamiento de datos, análisis predictivos e informática científica a gran escala.
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Amazon SageMaker para aprendizaje automático
Amazon SageMaker es un servicio completamente administrado que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y sencilla a cualquier escala. Amazon SageMaker elimina todas las dificultades que suelen ralentizar a los desarrolladores que desean utilizar aprendizaje automático.
