AWS Deep Learning Containers(AWS DL Containers)는 기계 학습 및 딥 러닝 종사자에게 Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS 및 Amazon EKS의 파이프라인 및 워크플로에서 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 최적화된 Docker 환경을 제공합니다. AWS DL Containers는 Amazon ECR에서 TensorFlow, PyTorch 및 MXNet과 함께 훈련 및 추론용 Docker 이미지로 제공됩니다.
AWS DL Containers는 최신 버전의 프레임워크 및 드라이버를 사용하여 최신 상태로 유지되고, 호환성 및 보안 테스트를 거쳤으며, 추가 비용 없이 제공됩니다. 또한 다음 레시피 가이드에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. AWS DL Containers를 ML 환경의 구성 요소로 사용하면 운영 및 인프라 팀의 부담을 줄이고, 운영 비용을 절감하며, ML 제품 개발을 가속화할 수 있습니다. 또한 조직의 데이터에서 ML 기반 인사이트를 도출하는 부가 가치 작업에 ML 팀의 역량을 집중할 수 있습니다. DL Containers는 최신 버전의 프레임워크 및 드라이버를 사용하여 최신 상태로 유지되고, 호환성 및 보안 테스트를 거쳤으며, 추가 비용 없이 제공됩니다. 또한 다음 레시피 가이드에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. DL Containers를 ML 환경의 구성 요소로 사용하면 운영 및 인프라 팀의 부담을 줄이고, 운영 비용을 절감하며, ML 제품 개발을 가속화할 수 있습니다. 또한 조직의 데이터에서 ML 기반 인사이트를 도출하는 부가 가치 작업에 ML 팀의 역량을 집중할 수 있습니다.
AWS DL Containers는 Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS 및 Amazon EKS에서 사용하도록 구축, 테스트 및 최적화되어 있습니다. AWS DL Containers용 Docker 이미지는 Amazon ECR에서 제공합니다. GPU를 사용한 딥 러닝 모델 훈련 및 추론을 위해 AWS DL Containers에는 적절한 GPU 드라이버가 설치된 기본 Amazon 머신 이미지(AMI)가 필요합니다. DL Containers는 Amazon SageMaker, Amazon ECS 및 Amazon EKS에서 제공되는 기본 GPU AMI와 연동되도록 구축됩니다.
AWS Deep Learning AMI는 기계 학습 및 딥 러닝 모델의 구축, 훈련 및 추론을 위해 구축되고 최적화된 EC2 Amazon 머신 이미지(AMI)입니다. 자세한 내용은 AWS Deep Learning AMI를 참조하세요. EC2에서 AWS DL Containers를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
AWS DL Containers는 추가 요금 없이 사용할 수 있습니다. 사용하는 Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS, Amazon EKS 및 기타 AWS 서비스에 대한 비용만 지불하면 됩니다.
AWS DL Containers용 Docker 이미지는 Amazon ECR의 리포지토리에서 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서에서 사용 가능한 Docker 이미지 목록을 참조하세요.