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AWS Deep Learning AMIs
Machen Sie sich schnell mit den AWS Deep Learning-AMIs vertraut und verwenden Sie dazu unsere Einführungsanleitungen und Tutorials für Anfänger bis Fortgeschrittene in unserem Entwicklerhandbuch.
Get started quickly with the AWS Deep Learning AMIs using the getting-started guides and beginner to advanced level tutorials in our developer guide.
Für Expertenanwender im Bereich Machine Learning sowie Datenwissenschaftler bietet AWS mit AWS Deep Learning-AMIs einfache Lösungen für die Entwicklung von Deep Learning-Modellen und Clustern mit ML- und DL-optimierten GPU-Instances.
For expert machine learning practitioners and data scientists, AWS provides AWS Deep Learning AMIs that make it easy to build deep learning models, and build clusters with ML and DL optimized GPU instances.
Diese Veröffentlichung der AWS Deep Learning-AMIs unterstützt Apache MXNet 1.0, einschließlich einer neuen Modellbereitstellungsfunktion für MXNet, die Deep Learning-Modelle mit nur wenigen Codezeilen verpackt, ausführt und bereitstellt.
This release of the AWS Deep Learning AMIs support Apache MXNet 1.0, including a new model serving capability for MXNet that packages, runs, and serves deep learning models with just a few lines of code.
AWS Deep Learning-AMIs unterstützen auch gängige Frameworks, einschließlich PyTorch und Apache MXNet, die vorinstalliert und vollständig konfiguriert sind. So können Sie innerhalb weniger Minuten mit der Entwicklung Ihrer Deep Learning-Modelle beginnen und dabei die Rechenleistung der Amazon EC2-Instances voll ausschöpfen.
AWS Deep Learning AMIs also support popular frameworks including PyTorch, and Apache MXNet -all pre-installed and fully-configured for you to start developing your deep learning models in minutes while taking full advantage of the computational power of Amazon EC2 instances.
Die AWS Deep Learning-AMIs für Ubuntu und Amazon Linux unterstützen jetzt das verteilte Training von TensorFlow Deep Learning-Modellen mit nahezu linearer Skalierungseffizienz von bis zu 256 GPUs.
The AWS Deep Learning AMIs for Ubuntu and Amazon Linux now come pre-installed and fully configured with Horovod, the popular open source distributed training framework to scale TensorFlow training on multiple GPUs.
Die AWS Deep Learning-AMIs für Ubuntu und Amazon Linux unterstützen jetzt Chainer 5.0. Dies umfasst auch die Unterstützung von Python 3.6 und iDeep 2.0.
The AWS Deep Learning AMIs for Ubuntu and Amazon Linux now come with newer versions of the following deep learning frameworks: PyTorch 1.0, MXNet 1.3.1, and Chainer 5.1.
Die AWS Deep Learning-AMIs für Ubuntu und Amazon Linux unterstützen jetzt Chainer 5.0. Dies umfasst auch die Unterstützung von Python 3.6 und iDeep 2.0.
The AWS Deep Learning AMIs for Ubuntu and Amazon Linux now come with advanced optimizations for TensorFlow 1.8 to deliver higher-performance training for Amazon EC2 C5 and P3 instances.
Die AWS Deep Learning-AMIs für Ubuntu und Amazon Linux unterstützen jetzt Chainer 5.0.
PyTorch 1.0 preview now available in Amazon SageMaker and the AWS Deep Learning AMIs
Die AWS Deep Learning-AMIs für Ubuntu und Amazon Linux unterstützen jetzt Chainer 5.0.
AWS Deep Learning AMIs now support Chainer and latest versions of PyTorch and Apache MXNet
Eine vollständige Liste der von den AWS Deep Learning-AMIs unterstützten Frameworks und Versionen finden Sie in den Versionshinweisen.
For a complete list of frameworks and versions supported by the AWS Deep Learning AMI, see the release notes.
Aktualisierte AWS Deep Learning-AMIs: Neue Versionen von TensorFlow, Apache MXNet, Keras und PyTorch
Steigen Sie mit den AWS Deep Learning-AMIs schnell in die Materie ein, indem Sie die Anleitungen und Tutorials für Anfänger bis Fortgeschrittene in unserem Entwicklerhandbuch lesen.
You can get started quickly with the AWS Deep Learning AMIs by using our getting started tutorial.
Steigen Sie mit den AWS Deep Learning-AMIs schnell in die Materie ein, indem Sie die Anleitungen und Tutorials für Anfänger bis Fortgeschrittene in unserem Entwicklerhandbuch lesen.
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.
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