이점

사전 패키징되고 완벽하게 테스트된 도커 이미지를 사용하여 몇 분 만에 딥 러닝 환경을 배포할 수 있습니다.

TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet과 같이 많이 사용되는 프레임워크에 최적화된 모델 훈련을 통해 성능을 자동으로 개선할 수 있습니다.

기계 학습(ML)을 Amazon EKS 및 Amazon EC2에서 실행되는 애플리케이션에 마이크로서비스로 신속하게 추가할 수 있습니다.

Amazon SageMaker, Amazon EKS, Amazon ECS와의 통합을 통해 훈련, 검증, 배포를 위한 사용자 지정 ML 워크플로를 구축할 수 있습니다.

사용 사례

자율 주행 차량(AV) 배포

규모에 맞게 고급 ML 모델을 개발하여 환경에 맞는 AV 기술을 안전하고 빠르게 배포합니다.

자연어 처리(NLP)

Hugging Face Transformers를 포함한 최신 프레임워크 및 라이브러리를 사용하여 ML 모델을 배포하는 데 필요한 시간을 줄이고 프로덕션 시간을 단축합니다.

의료 데이터 분석

고급 분석, ML 및 딥 러닝 기능을 사용하여 서로 다른 원시 건강 데이터를 분석하여 추세를 식별하고 예측합니다.

지원되는 딥 러닝 컨테이너

딥 러닝 컨테이너 지원에 대한 자세한 내용은 릴리스 정보를 참조하세요.

  프레임워크: PyTorch TensorFlow    
  운영 체제: Ubuntu Linux      
  인스턴스: NVIDIA GPU AWS Trainium AWS Inferentia  
  플랫폼: Amazon EC2 Amazon ECS Amazon EKS AWS Graviton

고객 성공 사례

  • Roblox

    Roblox는 사람들이 함께 할 수 있는 수백만 가지 방법을 제공하는 몰입형 게임 및 창작 플랫폼으로, 무한하고 커뮤니티에 독특한 경험을 탐구하고 만들어 공유할 수 있는 기회를 선사합니다. 수백만 명의 개발자로 구성된 Roblox의 글로벌 커뮤니티에서는 상상하는 것을 무엇이든 구축할 수 있게 해주는 플랫폼의 올인원 제작 엔진인 Roblox Studio를 사용하여 누구나 자신만의 몰입형 멀티플레이어 경험을 만들고 게시할 수 있습니다.

    Roblox는 AI 플랫폼의 일부로서 비즈니스 전반에서 250개 이상의 모델을 훈련하고 제공합니다. 안전, 생성형 AI 3D 콘텐츠 제작, 경험 추천, 실시간 번역 등의 사용 사례를 비롯하여 Roblox의 거의 모든 상호 작용에는 이를 지원하는 일종의 AI가 사용됩니다. EKS GPU 노드 그룹에 AWS 딥 러닝 컨테이너를 사용하고 있기 때문에 인프라, Nvidia 드라이버 및 CUDA 설치에 대해 걱정할 필요가 없이 즉시 적용할 수 있습니다. 따라서 저희에게 정말 중요한 일, 즉 GPU 스케줄링 및 GPU 활용도를 개선하여 사용자에게 혜택을 주고 이러한 AI 워크로드를 처리하는 데 드는 비용을 낮추는 데 집중할 수 있습니다.

    Denis Goupil, Roblox Principal Machine Learning Engineer

AWS 자세히 살펴보기