AWS-Deep-Learning-AMIs

„Am Toyota Research Institute (TRI) untersuchen wir Möglichkeiten, die Lebensqualität der Menschen durch Fortschritte in den Bereichen automatisiertes Fahren, Energie und Materialien, menschenzentrierte künstliche Intelligenz, interaktives Fahren, große Verhaltensmodelle und Robotik zu verbessern. Machine Learning ist für einen Großteil unserer Arbeit von zentraler Bedeutung. AWS-Deep-Learning-AMIs haben maßgeblich dazu beigetragen, unsere Forschung zu beschleunigen. Sie ermöglichen es unseren Teams, leistungsstarke ML-Umgebungen auf EC2 schnell zu starten und zu skalieren, mit vorkonfigurierten NVIDIA- und CUDA-Treibern, welche sofort einsatzbereit sind. Diese Stabilität und Benutzerfreundlichkeit reduzieren unseren Betriebsaufwand erheblich und ermöglichen es unseren Forschern und Datenwissenschaftlern, sich auf die mit ihrer Arbeit verbundenen Herausforderungen zu konzentrieren, anstatt sich um die Verwaltung der Infrastruktur zu kümmern. Durch die Optimierung unserer ML-Tools konnten wir uns mit AWS DLAMIs auf das konzentrieren, was wirklich wichtig ist – technische Durchbrüche zu erzielen und Möglichkeiten für neue Produkte und Services zu erschließen, die „Glück für alle“ bringen können. Die Effizienz und Zuverlässigkeit der AWS Deep Learning-AMIs haben sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil unseres Toolkits bei TRI gemacht.“ 

Satya Kotari, Technischer Leiter bei TRI.

Cimpress investiert langfristig in kundenorientierte, unternehmerische Unternehmen im Bereich der kundenspezifischen Massenfertigung von Druckmaschinen und baut diese auf. Cimpress macht es für Kunden einfach und erschwinglich, Eindruck zu hinterlassen – für ihre Kunden, Organisationen oder nahestehende Menschen. Ganz gleich, ob es sich um Werbematerial zur Stärkung der Marke eines Unternehmens oder um eine Ankündigung zur Feier einer Geburt handelt – Cimpress kombiniert die individuelle Personalisierung, die sich die Kunden wünschen, mit der spürbaren Wirkung physischer Produkte.

„Cimpress verwendet AWS-Deep-Learning-AMIs, um unsere Machine-Learning-Umgebungen schnell einzurichten und bereitzustellen. Die DLAMIs reduzieren unseren Betriebsaufwand und wir können unsere Produkte schneller auf den Markt bringen, indem wir uns auf die Kernarbeit konzentrieren, das Training und den Einsatz unserer Deep-Learning-Modelle für Computer Vision und generative KI.“

Ajay Joshi, Principal Software Engineer – Cimpress

Flip AI ist die erste GenAI-native Plattform für Beobachtbarkeit, die daten- und plattformunabhängig ist, alle Modalitäten der Beobachtbarkeit versteht – einschließlich Metriken, Ereignissen, Protokollen und Traces – und in Sekundenschnelle Vorhersage- und Ursachenanalysen für Vorfälle erstellt.

„Bei Flip AI haben wir unsere eigenen LLMs für DevOps trainiert, um Produktionsvorfälle zu debuggen und Unternehmen dabei zu helfen, ein Höchstmaß an Kundenzufriedenheit zu erreichen. Dieses Training erfordert eine leistungsstarke Einrichtung, die sich leicht anpassen lässt. Mit DLAMI müssen wir uns nicht mit CUDA-Treibern oder Pytorch-bezogenen Optimierungen herumschlagen. Es funktioniert einfach. Die Verbesserung der prozentualen GPU-Auslastung bedeutet, dass wir unsere Modelle effizienter trainieren und bei der Inferenz 10 Millisekunden einsparen können.“

Sunil Mallya, CTO bei Flip AI

Torc Robotics ist eine unabhängige Tochtergesellschaft der Daimler Truck AG, dem Weltmarktführer und Pionier im Lkw-Bereich, und konzentriert sich darauf, den Langstreckengüterverkehr mit autonomen Lkw der Klasse 8 der Stufe 4 zu revolutionieren

„AWS Deep Learning AMIs haben maßgeblich dazu beigetragen, unsere Entwicklung branchenführender fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme bei Torc zu beschleunigen. Die DLAMIs ermöglichen es uns, Umgebungen für Machine Learning schnell auf AWS EC2-Instances einzurichten und bereitzustellen, was für unsere Forschungs- und Entwicklungsbemühungen von entscheidender Bedeutung ist. Die vorkonfigurierten NVIDIA- und CUDA-Treiber sind sofort einsatzbereit und bieten eine stabile und zuverlässige Plattform, die unseren Betriebsaufwand erheblich reduziert. Durch die Optimierung unseres ML-Infrastrukturmanagements können wir mit AWS DLAMIs unsere Ressourcen darauf konzentrieren, unsere Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Die Effizienz und Zuverlässigkeit der AWS-Deep-Learning-AMIs haben sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug gemacht, um Torcs Kernmission im Bereich autonomer Fahrzeuge voranzutreiben.“

Jason Fox, Senior Engineering Manager bei Torc, Entwicklerplattform