Veröffentlicht am: Dec 13, 2018
Die AWS Deep Learning AMIs für Ubuntu und Amazon Linux werden jetzt mit neueren Versionen der folgenden Deep-Learning-Frameworks geliefert: PyTorch 1.0, MXNet 1.3.1 und Chainer 5.1. Diese Veröffentlichung umfasst außerdem Aktualisierungen des NVIDIA-Stacks, darunter CUDA 10, cuDNN 7.4.1 und NCCL 2.3.7. Für das GPU-basierte Training ist PyTorch 1.0 in den AMIs voll darauf konfiguriert, die Leistungsverbesserungen in CUDA 10 zu nutzen.
AWS Deep Learning-AMIs unterstützen auch andere beliebte Frameworks und Schnittstellen, darunter TensorFlow, Keras, Gluon und Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) – alle vorinstalliert und vollständig konfiguriert, damit Sie innerhalb weniger Minuten mit der Entwicklung Ihrer Deep Learning-Modelle beginnen und dabei die Rechenleistung der Amazon EC2-Instances voll ausschöpfen können. Wenn Sie eine Conda-Umgebung aktivieren, stellen die Deep-Learning-AMIs automatisch leistungsfähigere Builds von Frameworks bereit, die für die EC2-Instance Ihrer Wahl optimiert sind. Eine vollständige Liste der von den AWS Deep Learning-AMIs unterstützten Frameworks und Versionen finden Sie in den Versionshinweisen.
Steigen Sie mit den AWS Deep Learning-AMIs schnell in die Materie ein, indem Sie die Anleitungen und Tutorials für Anfänger bis Fortgeschrittene in unserem Entwicklerhandbuch lesen. Sie können sich auch in unserem Diskussionsforum registrieren, um Ankündigungen zu erhalten und Ihre Fragen zu veröffentlichen.