PyTorch en AWS
Una experiencia PyTorch de alto rendimiento, escalable y lista para empresas en AWS
Acorte el tiempo de entrenamiento con las instancias de Amazon EC2, Amazon SageMaker y las bibliotecas de PyTorch.
Acelere la creación de prototipos de investigación para implementaciones a escala de producción con las bibliotecas de PyTorch.
Cree su modelo de machine learning (ML) con los servicios de ML completamente administrados o autoadministrados de AWS.
Funcionamiento
![Funcionamiento - PyTorch en AWS Diagrama que muestra cómo puede entrenar modelos en PyTorch con un servidor de modelos TorchServe.](https://d1.awsstatic.com/product-marketing/pytorch/Product-Page-Diagram_PyTorch-on-AWS.491bd490ca72fc76ad0c4899ceb81587e2eb104d.png)
Casos de uso
Entrenamiento distribuido para grandes modelos de lenguaje
Utilice los sistemas de paralelismo de datos distribuidos (DDP) de PyTorch para entrenar grandes modelos de lenguaje con miles de millones de parámetros.
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Inferencia a escala
Escale inferencias con SageMaker y las instancias Inf1 de Amazon EC2 para cumplir con sus requisitos de latencia, rendimiento y costo.
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Modelos de ML multimodal
Utilice las bibliotecas multimodales de PyTorch a fin de crear modelos personalizados para casos de uso, como el reconocimiento de escritura a mano en tiempo real.
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Introducción
Aprenda sobre ML con Amazon SageMaker Studio Lab
Aprenda y experimente con ML con un entorno de desarrollo gratuito y sin necesidad de configuración
Introducción a PyTorch en AWS
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Cree con Amazon SageMaker JumpStart
Descubra soluciones de ML prediseñadas que puede implementar con unos pocos clics.