쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

DLAMI의 기능

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DLAMI의 기능 - AWS Deep Learning AMIs

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

AWS Deep Learning AMIs (DLAMI)의 기능에는 사전 설치된 딥 러닝 프레임워크, GPU 소프트웨어, 모델 서버 및 모델 시각화 도구가 포함됩니다.

사전 설치된 프레임워크

DLAMI 기본 버전은 현재 두 가지이고, 운영 체제(OS) 및 소프트웨어 버전에 따른 기타 변형이 있습니다.

Conda를 사용하는 Deep Learning AMI는 conda 환경으로 각 프레임워크를 격리합니다. 따라서 원하는 대로 프레임워크 간에 전환할 수 있고, 종속성 충돌을 걱정할 필요가 없습니다. Conda를 사용하는 Deep Learning AMI는 다음 프레임워크를 지원합니다.

  • PyTorch

  • TensorFlow 2

참고

DLAMI는 더 이상 Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Chainer 및 Keras 딥 러닝 프레임워크를 지원하지 않습니다.

사전 설치된 GPU 소프트웨어

CPU 전용 인스턴스만 사용하더라도 DLAMI에 NVIDIA CUDANVIDIA cuDNN이 포함됩니다. 설치된 소프트웨어는 인스턴스 유형에 관계없이 동일합니다. GPU 전용 도구는 최소 하나의 GPU가 있는 인스턴스에서만 작동된다는 점에 유의하세요. 인스턴스 유형에 대한 자세한 내용은 DLAMI 인스턴스 유형 선택 섹션을 참조하세요.

CUDA에 대한 자세한 내용은 CUDA 설치 및 프레임워크 바인딩 섹션을 참조하세요.

모델 서비스 및 시각화

Conda를 사용하는 Deep Learning AMI에는 TensorFlow용 모델 서버가 미리 설치되어 있으며, 모델 시각화를 위한 TensorBoard도 함께 제공됩니다. 자세한 내용은 TensorFlow Serving 단원을 참조하십시오.

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