AMI di AWS Deep Learning
Ambienti preconfigurati per costruire rapidamente applicazioni di apprendimento approfondito
Le AMI di AWS Deep Learning forniscono a esperti di apprendimento automatico e ricercatori l'infrastruttura e gli strumenti nel cloud necessari per velocizzare i processi di apprendimento approfondito su qualsiasi scala. Puoi lanciare rapidamente istanze di Amazon EC2 con popolari framework preinstallati di apprendimento approfondito, inclusi Apache MXNet e Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer e Keras per l'addestramento di modelli di AI sofisticati e personalizzati, sperimentare con nuovi algoritmi o apprendere nuove capacità e tecniche.
Sia che ti occorrano istanze GPU o CPU di Amazon EC2, non vengono addebitati costi aggiuntivi per le AMI di apprendimento approfondito: pagherai solo le risorse AWS effettivamente usate per archiviare ed eseguire le tue applicazioni.
L'88% dei progetti TensorFlow nel cloud sono in esecuzione in AWS.
Nucleus Research rivela le cinque ragioni per cui i professionisti dell'apprendimento profondo preferiscono AWS agli altri provider di servizi cloud.
Scelta di un'AMI di AWS Deep Learning
Anche per i più esperti di machine learning, iniziare con l'apprendimento approfondito può essere un'attività complicata e dispendiosa in termini di tempo. I tre tipi di AMI che offriamo supportano le esigenze degli sviluppatori. Per una guida attraverso le fasi iniziali del processo, visita anche la guida alla selezione AMI e ulteriori risorse di apprendimento approfondito.
AMI Conda
Per gli sviluppatori che desiderano pacchetti pip preinstallati di framework di apprendimento profondo in ambienti virtuali separati, l'AMI basata su Conda è disponibile nelle versioni per Ubuntu, Amazon Linux e Windows 2016.
Scopri maggiori informazioni sui vantaggi dell'AMI Conda e inizia subito con questa guida passo per passo.
AMI Base
Per gli sviluppatori che desiderano partire da zero per la configurazione di repository di motori di apprendimento approfondito privati o build personalizzate di motori di apprendimento approfondito, l'AMI di base è disponibile nelle versioni per Ubuntu e Amazon Linux.
Scopri maggiori informazioni sui vantaggi dell'AMI Base e inizia subito con questa guida passo per passo.
Supporto per framework di apprendimento approfondito
Le AMI di AWS Deep Learning supportano tutti i framework di apprendimento approfondito più utilizzati, consentendoti di definire modelli e quindi addestrarli su vasta scala. Le AMI di apprendimento approfondito di AWS sono state create per Amazon Linux e Ubuntu e sono preconfigurate con Apache MXNet e Gluon, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, PyTorch, Chainer e Keras, pertanto permettono di distribuire ed eseguire con la massima rapidità questi framework su vasta scala.
Accelera l'addestramento di modelli
Per velocizzare lo sviluppo e l'addestramento dei modelli, le AMI di AWS Deep Learning offrono la più recente accelerazione GPU NVIDIA tramite driver CUDA e cuDNN preconfigurati e la libreria MKL (Math Kernel Library) di Intel; inoltre, installano i pacchetti Python più utilizzati e la piattaforma Anaconda.
Istanze GPU
Le istanze P3 offrono prestazioni fino a 14 volte migliori rispetto alle istanze di calcolo GPU di Amazon EC2 della generazione precedente. Grazie a una configurazione massima di 8 GPU NVIDIA Tesla V100, le istanze P3 forniscono fino a un petaFLOPS per operazioni in virgola mobile a precisione mista, 125 petaFLOPS a precisione singola e 62 petaFLOPS a precisione doppia.
Potenti funzionalità di calcolo
Le istanze C5 sono basate su processori scalabili Intel Xeon a 3,0 GHz e consentono di eseguire a 3,5 GHz di frequenza massima un singolo core con la tecnologia Intel Turbo Boost. Le istanze C5 offrono un rapporto memoria/vCPU più elevato e forniscono un rapporto prezzo/prestazioni migliore del 25% rispetto alle istanze C4; sono ideali per le applicazioni che fanno uso elevato di inferenze.
Pacchetti Python
Le AMI di apprendimento profondo di AWS includono i notebook Jupyter preinstallati con kernel Python 2.7 e Python 3.5 e i pacchetti Python più utilizzati, tra cui il kit SDK AWS per Python.
Piattaforma Anaconda
Per semplificare gestione e distribuzione di pacchetti, le AMI di AWS Deep Learning installano le piattaforme di data science Anaconda2 e Anaconda3 per elaborazione di dati su vasta scala, analisi predittiva ed elaborazione di dati scientifici.
Inizia a usare l'apprendimento approfondito in AWS
Amazon SageMaker – Apprendimento automatico
Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a sviluppatori e data scientist di creare, istruire e distribuire in modo rapido e semplice modelli di machine learning a qualsiasi livello. Amazon SageMaker rimuove tutti gli ostacoli che normalmente rallentano gli sviluppatori che desiderano utilizzare l'apprendimento automatico.

