TensorFlow на AWS

Совершенствуйте и визуализируйте специализированные приложения при помощи инструментов машинного обучения.

Начать работу с TensorFlow в Amazon SageMaker

Тонкая настройка приложений с помощью инструментов визуализации, включая гистограммы и графики, для быстрого обучения глубоких нейронных сетей.

Обучение и развертывание моделей глубокого обучения на AWS в безопасном режиме с оптимальной эффективностью и валютой.

Доступ к документации и учебным пособиям для ускорения разработки искусственного интеллекта (ИИ) и присоединение к активному сообществу на GitHub.

Как это работает

Исследователи и разработчики могут использовать TensorFlow для совершенствования своих приложений с помощью технологии машинного обучения (ML). AWS обеспечивает широкую поддержку TensorFlow, что позволяет клиентам разрабатывать и обслуживать собственные модели машинного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP), перевода речи и многого другого.

На схеме показано, как можно обучить модели в TensorFlow; запустить сервер; применить инструменты для изучения, отладки и повышения эффективности приложений; выполнить обновление до последней версии.

Примеры использования

Оценка передовых моделей

Проведите распределенное обучение новейших моделей NLP и CV с использованием tf.distribute.strategy.

Развертывание улучшенных моделей

Развертывайте модели NLP и CV с помощью TensorFlow Serving – гибкой и высокопроизводительной системы предоставления моделей машинного обучения.

Визуализация обучения и производительности

Улучшайте свои модели машинного обучения с помощью TensorBoard – инструментария визуализации для размещения, отслеживания и совместного использования экспериментов с машинным обучением.