AWS Deep Learning AMI umfasst jetzt Apache MXNet 0.11 und TensorFlow 1.3.0
Das AWS Deep Learning Amazon Machine Image (AMI) wurde entwickelt, um Sie bei der Entwicklung stabiler, sicherer und skalierbarer Deep-Learning-Anwendungen auf AWS zu unterstützen. Auf dem AMI sind beliebte Deep-Learning-Frameworks vorinstalliert. Es verfügt über GPU-Treiber und -Bibliotheken, mit denen Sie anspruchsvolle KI-Modelle trainieren und in der Cloud skalieren können.
Die neueste Version des AWS Deep Learning AMI ist für Ubuntu- und Amazon Linux-Plattformen verfügbar. Das AMI enthält mehrere Updates, von denen das bemerkenswerteste MXNet 0.11 mit Keras-Support ist. MXNet ist jetzt als Backend-Wahl für Benutzer verfügbar, die Keras 1.2 ausführen. MXNet bietet Ihnen eine einfache Möglichkeit, mehrere GPUs für Training und überragende Leistung einzurichten, die nahezu linear skaliert werden. Weitere Informationen zu den Vorteilen der Verwendung von MXNet als Backend für Keras finden Sie im NVIDIA-Blog. Das AMI läuft jetzt auch mit der neuesten Version von TensorFlow, nämlich Version 1.3.0.
Der Einstieg in die Verwendung des AMI ist schnell und einfach. Folgen Sie dieser schrittweisen Anleitung.
Hier ist die vollständige Liste der Deep-Learning-Frameworks und GPU-Treiber auf dem AMI (sowohl Ubuntu- als auch Amazon Linux-Versionen):
MXNet 0.11.0
TensorFlow 1.3.0
Keras 1.2.2 (DMLC-Fork mit MXNet 0.11-Unterstützung)
Caffe1.0
Caffe2 0.8.0
CNTK 2.0
Theano 0.9.0
Torch (Hauptniederlassung) CUDA Toolkit 8.0
cuDNN 5.1
NVIDIA-Treiber 375.66
Das AMI für Ubuntu und Amazon Linux finden Sie auf dem AWS Marketplace.