Veröffentlicht am: Nov 8, 2018
Amazon SageMaker unterstützt jetzt Apache MXNet 1.3 und TensorFlow 1.11 in den integrierten Containern für MXNet bzw. TensorFlow. Dadurch lassen sich MXNet- und TensorFlow-Skripte einfacher ausführen. Gleichzeitig profitieren Sie von den Funktionen von Amazon SageMaker. Dazu zählt unter anderem eine Bibliothek mit leistungsfähigen Algorithmen, verwaltetes und verteiltes Training mit automatischer Modelloptimierung, die Bereitstellung mit nur einem Mausklick und verwaltetes Hosting.
Neben zahlreichen weiteren Verbesserungen umfasst Apache MXNet 1.3 Gluon-Paketerweiterungen, ONNX-Export und TensorRT-Integration. Mit den Verbesserungen aus dem Gluon-Paket können dynamische Netzwerke, die auf Gluon RNN-Layern basieren, hybrid sein, exportiert und in den Inferenz-APIs genutzt werden. Die TensorRT-Integration sorgt für höheren Durchsatz und geringere Latenz. Unter Apache MXNet 1.3 ist das für das Training mit den integrierten MXNet-Containern in SageMaker verwendete Skriptformat ähnlich der Verwendung von MXNet außerhalb von SageMaker, wodurch ein nahtloser Übergang von Arbeitslasten zwischen SageMaker und Ihrer Infrastruktur ermöglicht wird. TensorFlow 1.11 bietet Kernel-Abfragefunktionen in C, C++ und Python.
Die integrierten Amazon SageMaker-Container für MXNet Version 1.3 und TensorFlow Version 1.11 sind jetzt in allen Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.