AWS Deep Learning Containers (AWS DL Containers) 为机器学习和深度学习从业人员提供优化的 Docker 环境，可让他们在 Amazon Sagemaker、Amazon EC2、Amazon ECS 和 Amazon EKS 上的管道和工作流中训练和部署模型。AWS DL Containers 以 Docker 映像的形式提供，用于训练和推理 Amazon ECR 上的 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet。
AWS DL Containers 与最新版本的框架和驱动程序保持同步，经过兼容性和安全性测试，并且不收取额外费用。也可以按照我们的配方指南对其进行自定义。使用 AWS DL Containers 作为机器学习环境的构建基块可以减轻运营和基础设施团队的负担、降低运营成本、加快机器学习产品的开发，并使机器学习团队能够专注于从组织的数据中获得基于机器学习的见解的增值工作。 DL Containers 与最新版本的框架和驱动程序保持同步，经过兼容性和安全性测试，并且不收取额外费用。也可以按照我们的配方指南对其进行自定义。使用 DL Containers 作为机器学习环境的构建基块可以减轻运营和基础设施团队的负担、降低运营成本、加快机器学习产品的开发，并使机器学习团队能够专注于从组织的数据中获得基于机器学习的见解的增值工作。
AWS DL Containers 经过精心构建、测试和优化，专用于在 Amazon Sagemaker、Amazon EC2、Amazon ECS 和 Amazon EKS 中使用。Amazon ECR 上提供适用于 AWS DL Containers 的 Docker 映像。要使用 GPU 训练和推理深度学习模型，AWS DL Containers 需要具备基础的 Amazon 系统映像 (AMI) 来安装适当的 GPU 驱动程序。 DL Containers 经过专门构建，可与 Amazon SageMaker、Amazon ECS 和 Amazon EKS 中的默认 GPU AMI 配合使用。
AWS Deep Learning AMI 是经过专门构建和优化的 EC2 Amazon 系统映像 (AMI)，用于训练和推理机器学习与深度学习模型。有关更多信息，请参阅 AWS Deep Learning AMI。有关在 EC2 中使用 AWS DL Containers 的更多信息，请参阅文档。
使用 AWS DL Containers 不会产生额外费用。您只需为 Amazon Sagemaker、Amazon EC2、Amazon ECS、Amazon EKS 和您使用的其他 AWS 资源付费。
您可以从 Amazon ECR 存储库访问适用于 AWS DL Containers 的 Docker 映像。有关更多信息，请参阅文档获取可用 Docker 映像的列表。