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AMI di AWS Deep Learning

Crea rapidamente applicazioni di deep learning scalabili e sicure in ambienti preconfigurati

Dimensionamento

Scala la formazione di machine learning distribuita (ML) su migliaia di istanze accelerate e implementa senza problemi modelli per l'inferenza in produzione.

Sviluppo

Sviluppa sugli acceleratori, tra cui AWS Trainium, AWS Inferentia e GPU NVIDIA, con i driver, i framework, le librerie e gli strumenti più recenti.

Riduci il margine di rischio

Riduci i rischi con immagini di macchine personalizzate, stabili e aggiornate regolarmente, per proteggerti dalle vulnerabilità della sicurezza.

AWS è leader nel Quadrante magico di Gartner

Gartner riconosce che AWS è leader nel Magic Quadrant dei servizi per sviluppatori di intelligenza artificiale nel cloud.
       

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Casi d'uso

Sviluppo dei veicoli a guida autonoma

Sviluppa modelli di ML avanzati su larga scala per sviluppare la tecnologia dei veicoli a guida autonoma (AV) in sicurezza convalidando i modelli con milioni di test virtuali supportati.

Elaborazione del linguaggio naturale

Accelera l'installazione e la configurazione delle istanze AWS e velocizza la sperimentazione e la valutazione con framework e librerie aggiornati, inclusi Hugging Face Transformers.

Analisi dei dati per il settore sanitario

Usa le funzionalità di analisi avanzata, ML e deep learning per identificare le tendenze e fare previsioni da dati sanitari disparati non elaborati.

Addestramento accelerato di modelli

DLAMI include la più recente accelerazione GPU NVIDIA tramite driver preconfigurati, Intel Math Kernel Library (MKL), pacchetti Python e Anaconda Platform.

Testimonianze dei clienti

cimpress logo

Cimpress investe e crea attività di personalizzazione di massa di stampa incentrate sul cliente e incentrate sul cliente a lungo termine. Cimpress rende facile e conveniente per i clienti fare colpo, per i loro clienti, per la loro organizzazione o per i loro cari. Che si tratti di materiale promozionale che amplifica il marchio di un'azienda o di un annuncio che celebra una nascita, Cimpress combina la personalizzazione individuale desiderata dai clienti con l'impatto tangibile dei prodotti fisici.

"Cimpress utilizza le AMI di deep learning AWS per configurare e distribuire rapidamente i nostri ambienti di machine learning. I DLAMI riducono il nostro sovraccarico operativo e possiamo lanciare i nostri prodotti sul mercato più velocemente concentrandoci sul lavoro principale di formazione e implementando i nostri modelli di deep learning per la visione artificiale e l'IA generativa".

Ajay Joshi, Principal Software Engineer presso Cimpress

Flip AI logo

Flip AI è la prima piattaforma di osservabilità nativa GenAI che è agnostica rispetto ai dati e alle piattaforme, comprende tutte le modalità di osservabilità - tra cui metriche, eventi, log e tracce - e genera analisi predittive e incidenti di Root Cause Analisys in pochi secondi.

'In Flip AI abbiamo addestrato i nostri LLM per DevOps a eseguire il debug degli incidenti di produzione per aiutare le aziende a raggiungere il massimo livello di esperienza del cliente. Questa formazione richiede una configurazione ad alte prestazioni facilmente personalizzabile. Con DLAMI, non abbiamo bisogno di combattere battaglie con i driver CUDA o con le ottimizzazioni legate a Pytorch. Funziona, tutto qui. Migliorare le percentuali di utilizzo delle GPU significa essere in grado di addestrare i nostri modelli in modo più efficiente e di ridurre di 10 millisecondi l'inferenza.'

Sunil Mallya, CTO — Flip AI

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Torc Robotics è una filiale indipendente di Daimler Truck AG, leader globale e pioniere nel settore degli autotrasporti, ed è focalizzata sulla rivoluzione del trasporto merci a lungo raggio con autocarri autonomi di classe 8 di livello 4

«Le AMI di apprendimento approfondito di AWS sono state fondamentali per accelerare il nostro sviluppo di sistemi avanzati di assistenza alla guida leader del settore presso Torc. I DLAMI ci consentono di configurare e distribuire rapidamente ambienti di machine learning su istanze AWS EC2, il che è fondamentale per i nostri sforzi di ricerca e sviluppo. I driver NVIDIA e CUDA preconfezionati funzionano perfettamente e immediatamente, fornendo una piattaforma stabile e affidabile che riduce significativamente il nostro sovraccarico operativo. Semplificando la gestione della nostra infrastruttura ML, AWS DLAMI ci consente di concentrare le nostre risorse per portare più rapidamente i nostri prodotti sul mercato. L'efficienza e l'affidabilità delle AMI di AWS Deep Learning le hanno rese uno strumento indispensabile per potenziare la missione principale di Torc nello spazio dei veicoli autonomi».

Jason Fox, Senior Engineering Manager di Torc, Developer Platform

Come funziona

AWS Deep Learning AMI (DLAMI) fornisce ai professionisti e ai ricercatori del ML una serie di framework, dipendenze e strumenti consolidati curati e sicuri per accelerare il deep learning su Amazon EC2. Create per Amazon Linux e Ubuntu, le Amazon Machine Images (AMI) sono preconfigurate con driver e librerie TensorFlow, PyTorch, NVIDIA CUDA, Intel MKL, Elastic Fabric Adapter (EFA) e il plug-in AWS OFI NCCL, che consentono di distribuire ed eseguire rapidamente questi framework e strumenti su larga scala.

Sessioni di re:Invent

AWS re:Invent 2023: Addestramento dei modelli di grandi dimensioni su AMI AWS Deep Learning e PyTorch con Pinterest - AIM326