Publicado en: Apr 7, 2020
AWS Deep Learning Containers se encuentra disponible con las últimas versiones de marco de PyTorch 1.4.0 y MXNet 1.6.0. La actualización de PyTorch 1.4.0 incluye las nuevas inferencias agregadas de SageMaker y SageMaker PyTorch, además de la última versión de entrenamiento de SageMaker PyTorch. La actualización de MXNet 1.6.0 incluye las últimas versiones de GluonCV, el entrenamiento de SageMaker MXNet, la inferencia de SageMaker y la inferencia de SageMaker MXNet. Puede lanzar las nuevas versiones de Deep Learning Containers en Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Kubernetes autoadministrado en Amazon EC2 y Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Para obtener una lista completa de los marcos y las versiones compatibles con AWS Deep Learning Containers, consulte las notas de la versión de PyTorch 1.4.0 y de MXNet 1.6.0.
AWS Deep Learning Containers para PyTorch y MXNet incluye contenedores para el entrenamiento en las CPU y las GPU, las cuales están optimizadas para el rendimiento y el escalado de AWS. Estas imágenes de Docker se han probado con Amazon SageMaker, EC2, ECS y EKS. Además, proporcionan versiones estables de NVIDIA CUDA, cuDNN, Intel MKL y otros componentes de software necesarios para proporcionar una experiencia de usuario sin inconvenientes con las cargas de trabajo de aprendizaje profundo. Todos los componentes de software en estas imágenes se escanean para detectar las vulnerabilidades de seguridad y se actualizan o se les aplican parches de acuerdo con las prácticas recomendadas de seguridad de AWS.
Puede encontrar más información en el Marketplace y una lista de los contenedores disponibles en nuestra documentación. Comience a utilizar AWS Deep Learning Containers rápidamente con las guías de introducción y los tutoriales de niveles principiante a avanzado de nuestra guía del desarrollador. También se puede suscribir a nuestro foro de debate, donde anunciamos nuestros lanzamientos y donde podrá publicar sus preguntas.