使用預先封裝且經過全面測試的 Docker 映像檔，在幾分鐘內部署深度學習環境。
針對 TensorFlow、PyTorch 和 Apache MXNet 等流行框架訓練最佳化模型，以自動提高效能。
將機器學習 (ML) 作為微型服務，快速加入在 Amazon EKS 和 Amazon EC2 上執行的應用程式中。
藉助與 Amazon SageMaker、Amazon EKS 和 Amazon ECS 整合，建置用於訓練、驗證和部署的自訂 ML 工作流程。
運作方式
AWS Deep Learning Container 是預先安裝的 Docker 映像檔，並使用最新版本的常見深度學習框架進行測試。Deep Learning Container 允許您快速部署自訂 ML 環境，而無需從頭建置和優化環境。
使用案例
自動駕駛汽車 (AV) 開發
大規模開發進階 ML 模型，以安全快速地在您的環境內部署 AV 技術。
自然語言處理 (NLP)
縮短部署 ML 模型所需的時間，並透過最新的架構和程式庫加速投入生產，包括 Hugging Face 轉換器。
醫療保健資料分析
使用進階分析、ML 和深度學習功能分析不同的原始醫療保健資料，以識別趨勢並進行預測。
支援的深度學習容器
如需深度學習容器支援的詳細資訊，請參閱版本備註。
| 架構︰ | PyTorch | TensorFlow | |||
| 作業系統︰ | Ubuntu Linux | ||||
| 執行個體︰ | NVIDIA GPU | AWS Trainium | AWS Inferentia | ||
| 平台︰ | Amazon EC2 | Amazon ECS | Amazon EKS | AWS Graviton |
客戶成功案例
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Roblox
Roblox 是一個沉浸式遊戲和創作平台，為人們提供數百萬種同樂的方式，邀請其社群探索、建立和分享無盡的獨特體驗。Roblox 的全球社群由數百萬開發人員組成，使用 Roblox Studio 建立和發佈自己的身歷其境多人遊戲體驗，該平台的全方位創作引擎讓任何人都能夠建置他們想像的任何事物。
作為 Roblox 中 AI 平台的一部分，我們在整個業務範圍內訓練和提供 250 個以上的模型。Roblox 上幾乎每個互動都有某種形式的 AI 為其提供支援，包括安全、生成式 AI 3D 內容建立、體驗建議、即時翻譯和其他使用案例。我們正在為 EKS GPU 節點群組使用 AWS 深度學習容器，因此我們不必擔心基礎設施、Nvidia 驅動程式和 CUDA 安裝，這些可以立即使用。我們可以專注於對我們真正重要的事情，改善 GPU 排程和 GPU 使用率，進而讓使用者受益，並降低服務這些 AI 工作負載的成本。
Roblox 首席機器學習工程師 Denis Goupil