亚马逊云科技和 Meta 将通过进一步优化 PyTorch 性能,以及与核心托管服务的集成,例如 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)和 Amazon SageMaker,帮助机器学习研究和开发人员大规模构建、训练和部署人工智能模型。Amazon SageMaker 机器学习服务能够帮助开发人员和数据科学家在云端和边缘快速构建、训练和部署机器学习模型。为了让开发人员更轻松地构建用于自然语言处理和计算机视觉的大规模深度学习模型,双方正在亚马逊云科技上启用 PyTorch,在分布式系统 AI 加速器中编排大规模训练作业。双方还将合作提供原生工具,以优化 PyTorch的性能、可解释性和推理成本。为简化模型在生产环境中的部署,双方还将继续增强TorchServe的功能,这是 PyTorch 的原生托管引擎,可以轻松地大规模部署经过训练的 PyTorch 模型。基于这些开源贡献,亚马逊云科技和 Meta 计划帮助企业更加轻松快捷地将大规模深度学习模型从研究领域带入至生产环境,并实现在亚马逊云科技上更加优化的性能。
亚马逊云科技业务拓展和行业副总裁 Kathrin Renz 表示:[Meta 和亚马逊云科技在过去五年中一直在扩展合作。这项协议签署后,亚马逊云科技将继续帮助 Meta 支持研发,驱动创新,并与大量第三方和开源社区展开合作。客户可以依托 Meta 和亚马逊云科技实现 PyTorch 上的协作,从而更轻松地在亚马逊云科技上构建、训练和部署深度学习模型。]
Meta 生产工程副总裁 Jason Kalich 表示:[我们很高兴扩展与亚马逊云科技的战略关系,帮助我们更快地创新,并扩大研发工作的规模和范围。亚马逊云科技的全球覆盖能力和高可靠性将帮助我们继续为全球数十亿使用 Meta 产品和服务的用户,以及在亚马逊云科技云上运行 PyTorch 的客户提供创新体验。]
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