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이제 Amazon SageMaker 및 AWS Deep Learning AMI에서 PyTorch 1.0 미리 보기를 사용할 수 있습니다.
작성일: 2018-10-04

이제 Amazon SageMaker와 AWS DLAMI(Deep Learning AMI)를 통해 PyTorch 1.0 미리 보기 출시를 쉽게 평가할 수 있습니다. PyTorch 1.0은 원활한 연구-생산 능력을 제공하는 동시에 PyTorch가 빠르게 인기를 얻을 수 있게 한 사용 편의성을 유지합니다. AWS Deep Learning AMI는 PyTorch 1.0, Anaconda 및 Python 패키지로 사전 구축되었으며, 가속화된 컴퓨팅 인스턴스를 활용할 수 있는 CUDA 및 MKL 라이브러리가 포함되어 있습니다. Amazon SageMaker는 모든 규모의 머신 러닝(ML) 모델을 빠르고 쉽게 구축, 교육, 조정 및 배포할 수 있는 엔드 투 엔드 플랫폼입니다. 이제 Amazon SageMaker는 자동 모델 조정을 비롯한 모든 SageMaker 기능을 PyTorch 1.0 미리보기로 고객이 활용할 수 있도록 사전 구성된 환경을 제공합니다.

 

PyTorch는 연구와 실험에 매우 적합한 오픈 소스 심층 학습 프레임워크입니다. 그러나 개발자의 가장 큰 과제 중 하나는 PyTorch로 만든 모델을 대규모 프로덕션 환경에서 실행하는 것이었습니다. PyTorch는 사용 편의성, 필수 스타일, 단순 API 및 유연성으로 개발자들 사이에서 빠르게 인기를 얻고 있지만, 모델 탐색에서 생산으로의 전환에는 동결 그래프와 같은 추가 작업이 필요하며 이는 반복적이고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. PyTorch 1.0은 심층 학습 프레임워크에 원활한 연구-생산 능력을 제공합니다.

 

Amazon SageMaker 내에서 사전 구성된 PyTorch 환경을 통해 개발자와 데이터 과학자들은 단일 API 호출을 사용하여 스크립트를 지정하여 로컬에서 교육하거나 분산 교육 작업을 제출할 수 있습니다. 이제 개발자는 두 번째 API 호출을 통해 PyTorch 교육 모델을 필요에 따라 자동으로 확장 또는 축소할 수 있는 관리되고 가용성이 높은 온라인 엔드포인트에 배포할 수 있습니다. 개발자는 TensorFlow, PyTorch, MXNet 간에 전환할 수 있는 것과 마찬가지로 다른 버전에 대한 단일 매개변수를 변경함으로써 PyTorch 1.0 미리보기와 PyTorch 0.4를 쉽게 평가할 수 있습니다. PyTorch 개발자는 자동 모델 조정, Amazon CloudWatch 통합, Amazon VPC 지원 등과 같은 Amazon SageMaker 기능을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 안전한 방식으로 데이터에 신속하게 연결하고, 데이터를 준비하고, 노트북에 PyTorch를 사용하여 로컬 교육을 실행하고, 클라우드에서 분산 교육을 위한 전체 데이터셋으로 확장하고, 자동 조정을 사용하여 모델을 최적화하고 결과를 확인할 수 있습니다. 교육 및 조정 후 검증한 모델은 자동 확장, 통합 모니터링 및 로깅, 높은 처리량 기능을 통해 Amazon SageMaker의 관리되고 가용성이 높은 온라인 엔드포인트에 배포할 수 있습니다.

 

다음 단계:

 

  • PyTorch 1.0의 비전과 향후 계획에 대해 자세히 알아보십시오.
  • AWS re:invent의 PyTorch 세션에 참석합니다.
  • 여기서 Amazon SageMaker에서 PyTorch를 위한 시작하기 블로그를 확인하십시오.
  • Pytorch.org에서 프로젝트에 대해 자세히 알아보고, 튜토리얼과 함께 재생하고, 새로운 기능에 대해 알아보십시오.
  • 여기서 DLAMI를 사용하여 PyTorch 1.0의 인스턴스를 스핀업합니다.

 

 

원문 URL: https://aws.amazon.com/ko/blogs/machine-learning/pytorch-1-0-preview-now-available-in-amazon-sagemaker-and-the-aws-deep-learning-amis/

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