AWS Deep Learning-Container – Häufig gestellte Fragen

F: Was sind AWS Deep Learning Containers?

Mit AWS Deep Learning Containers (AWS DL Containers) erhalten Praxisanwender von Machine Learning und Deep Learning optimierte Docker-Umgebungen, um Modelle in ihren Pipelines und Workflows in Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS und Amazon EKS zu trainieren und einsetzen zu können. AWS DL Containers sind als Docker-Images für das Training und Inferenzen mit TensorFlow, PyTorch und MXNet auf Amazon ECR verfügbar.

F: Warum sollte ich AWS DL Containers verwenden?

In die Entwicklung, das Testen, das Warten und die Optimierung von Docker Images für Deep Learning müssen Datenwissenschaftler, Machine Learning-Entwickler und Praxisanwender konstant Zeit und Ressourcen investieren. Statt sich auf die Entwicklung und die Verbesserung von Modellen zu konzentrieren, müssen Praxisanwender wertvolle Ressourcen für Aufgaben aufbringen, die keinen Unterschied machen. Diese Aufgaben beinhalten unter anderem die Installation von Paketen, das Debuggen von Kompatibilitätsproblemen, die Optimierung von Leistung und die Integration und Tests mit Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS und Amazon EKS. AWS DL Containers bieten vollständig getestete und optimierte Deep-Learning-Docker-Umgebungen, für die keine Installation, Konfiguration oder Wartung benötigt wird. Praxisanwender von Deep Learning, die Modelle in TensorFlow, PyTorch oder Apache MXNet trainieren und anbieten möchten, erhalten alles, was sie benötigen, in diesen Docker Images verpackt und optimiert.

F: Wie ist dieser Service mit anderen AWS-Services verbunden bzw. wie funktioniert er mit diesen?

AWS DL Containers werden für die Anwendung in Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS und Amazon EKS entwickelt, getestet und optimiert. Docker-Images für AWS DL Containers sind auf Amazon ECR verfügbar. Für das Training und die Inferenzen von Deep-Learning-Modellen mit GPUs benötigen AWS DL Containers das zugrunde liegende Amazon Machine Image (AMI), damit die benötigten GPU-Treiber installiert sind. DL Containers sind so gestaltet, dass sie mit den standardmäßigen GPU-AMIs, die in Amazon SageMaker, Amazon ECS und Amazon EKS verfügbar sind, funktionieren.

F: Wie funktionieren AWS DL-Container mit AWS Deep Learning-AMIs?

AWS Deep Learning AMIs sind EC2 Amazon Machine Images (AMIs), die für die Entwicklung, das Training und die Inferenzen von Machine Learning und Deep Learning Modellen entwickelt und optimisiert wurden. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning-AMIs. Weitere Informationen zur Verwendung von AWS DL-Containern mit EC2 finden Sie in der Dokumentation.

F: Muss ich für die Verwendung von AWS DL-Containern extra bezahlen?

AWS DL Containers sind ohne Aufpreis erhältlich. Sie zahlen lediglich für Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS, Amazon EKS und andere AWS-Ressourcen, die Sie verwenden.

F: Wie greife ich auf Docker Images für AWS DL-Container zu?

Sie können auf Docker-Images für AWS DL Containers über Repositorys in Amazon ECR zugreifen. Weitere Informationen erhalten Sie in der Liste der verfügbaren Docker-Images in der Dokumentation.

Lesen Sie die Dokumentation zu Deep Learning Containers
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Weitere Informationen zu AWS DL-Containern

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