Wenn Sie die virtuelle Umgebung aktivieren, stellen die Deep Learning AMIs automatisch leistungsstärkere Builds von TensorFlow sowie andere Deep-Learning-Frameworks wie Chainer und CNTK bereit, die für die EC2-Instance Ihrer Wahl optimiert sind.
The Deep Learning AMIs automatically deploy the high performance builds of deep learning frameworks optimized for the EC2 instance of your choice, when you activate the framework's virtual environment for the first time.
Mit den AWS Deep Learning AMIs erhalten ML-Nutzer und Wissenschaftler die Infrastruktur und Tools, um Deep-Learning-Arbeiten beliebiger Größenordnungen in der Cloud zu beschleunigen.
The AWS Deep Learning AMIs provide machine learning practitioners and researchers with the infrastructure and tools to accelerate deep learning in the cloud, at any scale.
Der Einstieg in AWS Deep Learning AMIs wird Ihnen dank unseres Schritt-für-Schritt-Tutorials und unseres Entwicklerhandbuchs leicht fallen. Die neuesten AMIs sind im AWS Marketplace verfügbar.
You can get started with the AWS Deep Learning AMIs by using our getting started tutorial and our developer guide for more tutorials, resources, and release notes.
Beginnen Sie mit den AWS Deep Learning AMIs mit unserem schnellen Erste-Schritte-Tutorial und unserem Entwicklerhandbuch mit mehr Tutorials und Ressourcen.
Get started quickly with the AWS Deep Learning AMIs using the getting-started guides and beginner-to-advanced level tutorials in our developer guide.
Wenn Sie die virtuelle Umgebung aktivieren, stellen die Deep Learning AMIs automatisch leistungsstärkere Builds von TensorFlow sowie andere Deep-Learning-Frameworks wie Chainer und CNTK bereit, die für die EC2-Instance Ihrer Wahl optimiert sind.
When you activate a Conda environment, the Deep Learning AMIs automatically deploy higher-performance builds of frameworks, optimized for the EC2 instance of your choice.
Sie können das Framework Ihrer Wahl entweder als verwaltete Erfahrung in Amazon SageMaker oder die AWS Deep Learning AMIs (Amazon Machine Images) nutzen, die vollständig mit den aktuellsten Versionen der beliebtesten Deep Learning-Frameworks und -Tools konfiguriert sind.
You can use the framework of your choice as a managed experience in Amazon SageMaker or use the AWS Deep Learning AMIs (Amazon machine images), which are fully configured with the latest versions of the most popular deep learning frameworks and tools.
Wir freuen uns, die Verfügbarkeit von zwei neuen Versionen der AWS Deep Learning AMIs bekannt geben zu können.
We're excited to announce the availability of two new versions of the AWS Deep Learning AMI.
Der Einstieg in AWS Deep Learning AMIs wird Ihnen dank unseres Schritt-für-Schritt-Tutorials und unseres Entwicklerhandbuchs leicht fallen.
You can get started quickly with the AWS Deep Learning AMIs by using our getting started tutorial.
Kunden können P3-Instances mit AWS Deep Learning AMIs ausführen, um schnell ins maschinelle Lernen einzusteigen.
Customers can launch P3 instances with AWS Deep Learning AMIs to get started with machine learning quickly.
Für erste Schritte mit den AWS Deep Learning AMIs gehen Sie bitte zum Entwicklerhandbuch.
The AWS Deep Learning AMIs help you quickly and easily get started with machine learning.
Der Einstieg in AWS Deep Learning AMIs wird Ihnen dank unseres Schritt-für-Schritt-Tutorials und unseres Entwicklerhandbuchs leicht fallen.
The AWS Deep Learning AMIs help you quickly and easily get started with machine learning.
Egal, ob Sie Amazon EC2-GPU- oder CPU-Instances benötigen, Sie müssen nichts zusätzlich für die Deep Learning AMIs bezahlen. Sie zahlen lediglich für die AWS-Ressourcen, die zum Speichern und Ausführen der Anwendungen erforderlich sind.
Whether you need Amazon EC2 GPU or CPU instances, there is no additional charge for the Deep Learning AMIs - you only pay for the AWS resources needed to store and run your applications.
Datenwissenschaftler haben in der Regel mit AWS Deep Learning AMIs gearbeitet und unser Bereitstellungsteam hat Docker-Container in der Produktion verwendet.
Data scientists typically worked with AWS Deep Learning AMIs and our deployment team used Docker containers in production.
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