Veröffentlicht am: Jun 26, 2019
AWS Deep Learning (DL) -Container werden jetzt mit Bibliotheken und Paketen geliefert, die für die Modellschulung und Inferenz in Amazon SageMaker erforderlich sind. Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, mit dem Sie Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab erstellen, trainieren und bereitstellen können. Sie können DL-Container jetzt nahtlos in Amazon SageMaker, Amazon Elastic Container Service für Kubernetes (Amazon EKS), selbstverwalteten Kubernetes in Amazon EC2 und Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) verwenden. Diese Version von DL-Containern aktualisiert außerdem Apache MXNet-Images auf 1.4.1 mit Unterstützung für CUDA 10.0.
AWS DL-Container werden ständig mit den neuesten Deep-Learning-Frameworks und -Bibliotheken aktualisiert. DL-Container bieten optimierte und validierte Docker-Images, mit denen Entwickler auf einfache Weise benutzerdefinierte Machine-Learning-Umgebungen für Schulungen und Inferenzen in Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS und Amazon EKS einrichten können. Docker-Images sind für TensorFlow und Apache MXNet auf CPU- und GPU-Hardware für Schulungen und Inferenz verfügbar. DL-Container sind über die Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) und AWS Marketplace kostenlos erhältlich – Sie zahlen nur für die von Ihnen verwendeten Ressourcen.
Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning-Container und Docker-Dateien für DL-Container. Die ersten Schritte mit AWS DL-Containern entnehmen Sie der Dokumentation und dem Tutorial.