Publicado en: Nov 8, 2018
Nueva compatibilidad de Amazon SageMaker con Apache MXNet 1.3 y TensorFlow 1.11 en los contenedores integrados para MXNet y TensorFlow respectivamente. De este modo, resulta más sencillo ejecutar secuencias de comandos de MXNet y TensorFlow y, al mismo tiempo, aprovechar las capacidades que ofrece Amazon SageMaker, incluida una biblioteca de algoritmos de alto rendimiento, entrenamiento administrado y distribuido con perfeccionamiento de modelos automático, implementación con un clic y alojamiento administrado.
Apache MXNet 1.3 incluye mejoras para el paquete Gluon, exportación en ONNX e integración con TensorRT, entre muchas otras optimizaciones. Las mejoras del paquete Gluon permiten que las redes dinámicas basadas en capas Gluon RNN sean híbridas y se exporten y utilicen en las API de inferencia. La integración con TensorRT genera un mayor nivel de procesamiento y una latencia reducida. Con Apache MXNet 1.3, el formato de la secuencia de comandos para entrenamiento con los contenedores MXNet integrados en SageMaker es similar a usar MXNet fuera de SageMaker, lo que permite trasladar cargas de trabajo entre SageMaker y su infraestructura sin problemas. TensorFlow 1.11 incluye funciones de C, C++ y Python para realizar consultas en kernels.
Los contenedores integrados de Amazon SageMaker para MXNet 1.3 y TensorFlow 1.11 ya se pueden usar en todas las regiones en las que Amazon SageMaker está disponible. Consulte la documentación para obtener más información.