AWS ออก Deep Learning Containers ช่วยลดขั้นตอนการติดตั้ง

AWS ได้ออก Docker image ที่ถูกปรับแต่งมาให้พร้อมใช้งานกับ Deep Learning หรือ inferencing ด้วย TensorFlow หรือ Apache MXNET ซึ่ง Framework อื่นกำลังทยอยออกมา

Credit: AWS

ประเด็นคือมีลูกค้าที่ใช้ EKS และ ECS เรียกร้องมาว่าอยากมีอะไรที่ใช้งานง่ายกว่านี้หน่อยทาง AWS จึงถือโอกาสปรับแต่ง image ให้พร้อมใช้กับงาน Deep Learning ได้ง่ายขึ้นทำให้ลดงานของผู้ใช้เหลือเพียงการตั้งค่า Environment และ Workflow กับ ECS, EKS และ EC2 แค่ไม่กี่นาที โดยคุณสมบัติของ image สามารถเลือกได้ดังนี้

  • Framework : TensorFlow หรือ MXNet
  • Mode : Training หรือ Inference และสามารถเทรนเป็น Single Node หรือ Multi-node ก็ได้
  • Environment : GPU หรือ CPU
  • Python : 2.7 หรือ 3.6
  • OS : Ubuntu 16.04
  • Distributed Training : Horovod

ผู้สนใจสามารถเข้าไปใช้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมได้ที่ AWS Marketplace หรือ Elastics Container Registry

ที่มา :  https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-aws-deep-learning-containers/

About nattakon

จบการศึกษา ปริญญาตรีและโท สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ KMITL เคยทำงานด้าน Engineer/Presale ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Network Security และ Public Cloud ในประเทศ ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

งานวิจัยใหม่เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐศาสตร์โครงสร้างพื้นฐาน AI ท่ามกลางปริมาณข้อมูลที่ถูกจัดเก็บและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง [PR]

ที่ผ่านมาบทสนทนาเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI มักให้ความสำคัญกับพลังการประมวลผล (Compute) เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม งานวิจัยทั่วโลกล่าสุดจาก IDC เผยให้เห็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่องค์กรจำเป็นต้องให้ความสำคัญเมื่อขยายการใช้งาน AI นั่นคือข้อมูลที่ยังคงถูกจัดเก็บและสะสมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้ว่ารอบการประมวลผลแต่ละรอบจะเสร็จสิ้นไปนานแล้วก็ตาม

ค่าใช้จ่าย AI ต่อพนักงานในกลุ่มบริษัทชั้นนำลดลงเกือบ 10% แม้การใช้งานยังโตต่อเนื่อง

ข้อมูลการใช้จ่ายจาก Ramp ผู้ให้บริการด้าน Payment ในระดับองค์กร ครอบคลุมลูกค้ากว่า 70,000 แห่ง ชี้ให้เห็นว่าอัตราการเติบโตของการนำเทคโนโลยี AI มาปรับใช้ในภาคธุรกิจเริ่มส่งสัญญาณชะลอตัวในเดือนสิงหาคม โดยมีลูกค้า Ramp เพียง 56% …