In diesem Handbuch werden die Amazon EC2 Trn1-Instanzen erläutert.
Was sind Amazon EC2 Trn1-Instanzen?
Da die Arbeit mit Deep-Learning-Modellen immer komplexer wird, erfordern Unternehmen viel Zeit und Kosten, um sie zu schulen. Amazon EC2 Trn1-Instances wurden speziell für leistungsstarkes, kostengünstiges Deep-Learning-Training für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Vision oder Empfehlungsmodelle entwickelt. Der Anwender kann bei gleichem Budget mehr trainieren oder bis zu 50 % Schulungskosten einsparen:
Funktionen von EC2 Trn1-Instanzen
Die wichtigsten Funktionen, die eine Trn1-Instanz enthält, sind unten aufgeführt:
- AWS hat Trn1 EC2-Instanzen mit bis zu 16 Trainium-Chips ausgestattet, um die Leistung zu optimieren.
- Trainium-Chips enthalten eine breite Palette an Datentypen, dynamischen Eingabeformen und benutzerdefinierten C++-Operatoren.
- Sie bieten die höchste Netzwerkbandbreite in der AWS-Cloud für das Verteilungstraining mit mehreren Knoten.
- AWS baut außerdem Trn1-Ultra-Cluster in großem Umfang auf und stellt damit einen der größten Cluster für maschinelles Lernen der Welt bereit:
Arten von Trn1-Instanzen
Amazon EC2 bietet zwei Arten von Spezifikationen der Kategorie Trn1, z. B. Trn1.2Xlarge und Trn1.32Xlarge, deren Details unten aufgeführt sind:
| Trn1.2xlarge | Trn1,32xgroß | |
| Trainium-Beschleuniger | 1 | 16 |
| Beschleunigerspeicher | 32 | 512 |
| vCPUs | 8 | 128 |
| Instanzspeicher | 32 | 512 |
| Netzwerk Bandbreite | Bis 12.5 | 800 |
| Lagerung | 474 | 7600 |
| On-Demand-Preis/Std | 1,34 USD | 21,50 USD |
| 1 Jahr reservierter Preis/Std | 0,79 USD | 12,60 USD |
Wie funktioniert die EC2 Trn1-Instanz?
Der Benutzer kann mit nur wenigen Codezeilen und führenden Modellen und Frameworks für maschinelles Lernen einfach mit der Arbeit an Trn1 beginnen. AWS bietet Neuron-SDKs, die sich erstaunlich gut in ML-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch usw. integrieren lassen. AWS bietet viele Tools und verwaltete Dienste, die zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen in der Cloud verwendet werden. Sobald die Modelle trainiert sind, kann der Benutzer sie einfach auf der Hardwareplattform seiner Wahl bereitstellen:
Das dreht sich alles um Amazon EC2 Trn1-Instances.
Abschluss
Amazon EC2 Trn1-Instances können mit Neuron-SDKs verwendet werden, um ML-Modelle mit Bibliotheken und Frameworks zu erstellen. Deep-Learning-Modelle werden von vielen Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet, um künstliche Intelligenz einzubetten und so ihre Geschäftsleistungen zu optimieren. Mithilfe von AWS-Tools und -Services können Sie diese DL-Modelle in der Cloud trainieren. In diesem Leitfaden wurden die Amazon EC2 Trn1-Instanzen und ihre Arbeit mit KI-Modellen erläutert.