AWS re:Invent 2020: Как выбрать подходящий тип экземпляра для вывода результатов машинного обучения

AWS предлагает широкий спектр инфраструктуры машинного обучения (ML), которую можно использовать как самостоятельно, так и в полностью управляемом режиме с помощью Amazon SageMaker. В этом сеансе вы узнаете, как выбрать подходящий экземпляр для вывода результатов машинного обучения, исходя из требований к задержке и пропускной способности, размеру и сложности модели, выбору фреймворка и переносимости. Присоединяйтесь к этому сеансу, чтобы сравнить и сопоставить оптимизированные для вычислений экземпляры только с ЦП, такие как Amazon EC2 C4 и C5; высокопроизводительные экземпляры с графическими процессорами, такие как Amazon EC2 G4 и P3; экономичное ускорение с использованием графических процессоров переменного размера с помощью Amazon Elastic Inference; и максимальную производительность/стоимость с экземплярами Amazon EC2 Inf1 на базе специально разработанных чипов AWS Inferentia. Узнайте больше о re:Invent 2020 по ссылке http://bit.ly/3c4NSdY Подпишитесь: Больше видео об AWS http://bit.ly/2O3zS75 Больше видео о мероприятиях AWS http://bit.ly/316g9t4 #AWS #AWSEvents