无需账号,免费在GPU上跑机器学习模型
十多年来,得益于GPU等硬件性能的提升,大规模、高度复杂的深度学习应用成为了可能。但对于普通开发者来说,上手深度学习并不总是一件容易的事。
开发者或许会烦恼于构建、训练模型,部署模型和超参调优等繁琐步骤,或许还会受到算力条件的限制,诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。
在这样的背景下,Amazon SageMaker应运而生,为万千开发者们带来了便捷。Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务,覆盖深度学习全流程的工作体验,可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署AI模型,大幅度消除过程中的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。
为了帮助开发者快速提升实战能力,机器之心联合亚马逊云科技开设了
《深度学习实战训练营》线上实战营
。实战营为期3周,共7次课程,还有课后作业,实战营期间讲师将在答疑群中随时解决同学的疑问,
全程免费
,欢迎希望上手实操深度学习的同学加入学习。
12月8日,第5课 无需账号在GPU上运行机器学习模型(Amazon Sagemaker Studio Lab)
课程报名:
「
扫描下方二维码」或「点击阅读原文」即可报名。
课后答疑:
请参与实战营的同学务必扫码加入课后答疑群
,亚马逊云科技账号注册、学习疑问、作业提交等详情均在答疑群中为大家说明。
添加亚马逊云助手(super-assistant),备注「
实战营
」即可入群。
课程加更
该公司主要使用 Amazon SageMaker 机器学习服务来加速其设计 Stable Diffusion 模型。此外还宣布将通过 Amazon SageMaker JumpStart 提供一个可供所有亚马逊云科技客户访问的机器学习模型中心。
本周课程计划
12月8日,第5课 无需账号在GPU上运行机器学习模型(Amazon Sagemaker Studio Lab)
课程加更
Stability AI 推出的火爆 AIGC 领域的 Stable Diffusion 模型从开源之初便深受开发者欢迎。
该公司于11月24日正式推出了 Stable Diffusion 的2.0版本,并在刚刚结束的亚马逊云科技 re:Invent 2022 大会上宣布其已选择亚马逊作为其首选云提供商,以帮助其开发和部署用于图像、语言、音频、视频和 3D 内容生成的新人工智能模型。
该公司主要使用 Amazon SageMaker 机器学习服务来加速其设计 Stable Diffusion 模型。此外还宣布将通过 Amazon SageMaker JumpStart 提供一个可供所有亚马逊云科技客户访问的机器学习模型中心。
为了帮助大家上手 Am azon SageMaker JumpStart,本次《深度学习实战训练营》线上实战营将于12月15日增加一期课程,为大家讲解演示。