Veröffentlicht am: May 14, 2019
Die AWS Deep Learning AMIs für Ubuntu, Amazon Linux und Amazon Linux 2 werden jetzt mit neueren Versionen der folgenden Deep-Learning-Frameworks geliefert: PyTorch 1.1 und Chainer 5.4. PyTorch 1.1 bietet nativen TensorBoard-Support für die Modellvisualisierung und das Debugging, Verbesserungen des Just-in-Time-Compilers (JIT) sowie eine bessere Unterstützung für die Modellparallelität bei verteiltem Training. Diese Version aktualisiert außerdem den NVIDIA-Treiber auf 418.40.04, Horovod auf 0.16.1 und fügt Support für CUDA 10 in Apache MXNet-Umgebungen hinzu.
AWS Deep Learning-AMIs unterstützen auch andere beliebte Frameworks und Schnittstellen, darunter TensorFlow, Keras, Chainer, Gluon und Caffe – 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 Framework-Versionen bereit, die für die EC2-Instanz Ihrer Wahl optimiert sind. Eine vollständige Liste der von den AWS Deep Learning-AMIs unterstützten Frameworks und Versionen finden Sie in den Versionshinweisen.
Machen Sie sich schnell mit den AWS Deep Learning-AMIs vertraut und verwenden Sie dazu unsere Einführungsanleitungen und Tutorials für Anfänger bis Fortgeschrittene in unserem Entwicklerhandbuch. Sie können sich auch in unserem Diskussionsforum registrieren, um Ankündigungen zur Markteinführung zu erhalten oder Fragen zu stellen.