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AWS Deep Learning-Container
Examples with "AWS Deep Learning-Container" and their translation in Frans
Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning-Container und Docker-Dateien für DL-Container.
Pour en savoir plus, consultez la rubrique Conteneurs AWS Deep Learning et les dockerfiles pour conteneurs DL.
Andere resultaten
AWS Deep Learning (DL) -Container werden jetzt mit Bibliotheken und Paketen geliefert, die für die Modellschulung und Inferenz in Amazon SageMaker erforderlich sind.
Les conteneurs AWS Deep Learning (DL) sont désormais équipés des bibliothèques et des packages requis pour la formation et l'inférence de modèle dans Amazon SageMaker.
Jetzt haben wir mit Deep Learning Container zugang zu Container-Images, die sofort einsatzbereit sind und uns optimierte Leistung auf AWS liefern.
Désormais, avec les conteneurs Deep Learning, nous avons accès aux images de conteneurs prêtes à l'emploi, ce qui optimise nos performances sur AWS.
Erste Schritte mit dem AWS Deep Learning-AMI sind einfach.
La mise en route avec l'AMI AWS Deep Learning est simple.
Eine vollständige Liste der von den AWS Deep Learning-AMIs unterstützten Frameworks und Versionen finden Sie in den Versionshinweisen.
Pour obtenir une liste complète des environnements et des versions prises en charge par les AMI AWS Deep Learning, consultez les notes de mise à jour.
Heute freuen wir uns, ein Update des AWS Deep Learning AMI bekannt zu geben.
Aujourd'hui, nous avons le plaisir de vous annoncer une mise à jour de l'AMI AWS Deep Learning.
Jetzt können wir mit AWS Deep Learning Containern die gleiche optimierte und stabile TensorFlow-Umgebung in der gesamten Pipeline nutzen, von der Forschung über Training bis zur Produktion.
Désormais, avec les conteneurs AWS Deep Learning, nous pouvons utiliser le même environnement TensorFlow stable et optimisé tout au long de notre circuit de développement, de la recherche à la production en passant par la formation.
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.
Démarrez rapidement avec les AMI AWS Deep Learning grâce aux guides de démarrage rapide et didacticiels de niveaux débutant à avancé dans notre Guide du développeur.
Datenwissenschaftler haben in der Regel mit AWS Deep Learning AMIs gearbeitet und unser Bereitstellungsteam hat Docker-Container in der Produktion verwendet.
En général, ces derniers travaillaient avec des AMI AWS Deep Learning, et notre équipe chargée du déploiement utilisait des conteneurs Docker en production.
Wie kann ich die Deep-Learning-Container in NGC bei einem Anbieter von Cloud-Diensten (z. B. Amazon oder Google Cloud) ausführen?
Comment puis-je utiliser les conteneurs NGC avec un fournisseur de services Cloud comme Amazon ou Google Cloud ?
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.
Les AMI AWS Deep Learning fournissent aux professionnels de l'apprentissage machine et aux chercheurs l'infrastructure et les outils nécessaires pour accélérer l'apprentissage profond dans le cloud, à n'importe quelle échelle.
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.
Les AMI AWS Deep Learning prennent en charge tous les frameworks d'apprentissage profond courants pour vous permettre de définir des modèles et de les former à grande échelle.
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.
Vous pouvez utiliser le framework de votre choix comme une expérience gérée dans Amazon SageMaker, ou les AMI d'AWS Deep Learning (Amazon Machine Images), qui sont entièrement configurées avec les dernières versions de frameworks et outils de deep learning les plus répandus.
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