Publicado en: May 11, 2020
Los AWS Deep Learning Containers para Elastic Inference están disponibles a partir de hoy con las versiones de marco PyTorch 1.3.1., TensorFlow 1.15.0 y TensorFlow 2.0.0. La actualización de PyTorch 1.3.1 incluye la inferencia de SageMaker y la inferencia PyTorch de SageMaker recientemente agregadas. Las mejoras de TensorFlow 1.15.0 y TensorFlow 2.0.0 incluyen las versiones más recientes del servidor de modelos TensorFlow para su uso con Elastic Inference. Puede lanzar las nuevas versiones de los Deep Learning Containers en Amazon SageMaker, Amazon EC2 y Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Consulte las notas de la versión para obtener una lista completa de los paquetes versiones compatibles con AWS Deep Learning Containers.
Los AWS Deep Learning Containers con Amazon Elastic Inference (EI) con PyTorch y TensorFlow le permiten ejecutar llamadas de inferencia en PyTorch 1.3.1, TensorFlow 1.15.0 y TensorFlow 2.0.0 en aceleradores de Elastic Inference. Amazon EI le permite adjuntar aceleración impulsada por GPU de bajo costo a las instancias de Amazon EC2, Amazon SageMaker y tareas de Amazon ECS para reducir el costo de ejecutar la inferencia de aprendizaje profundo hasta un 75 %. Estas imágenes de Docker han sido probadas con Amazon SageMaker, EC2 y ECS. 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.
Los AWS Deep Learning Containers para entrenamiento e inferencia ya están disponibles con las últimas versiones de marco de TensorFlow 1.15.2 y 2.1.0. Las mejoras de TensorFlow incluyen la versión más reciente de SMDebug, Sagemaker-tensorflow-training y Sagemaker-container. 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). Consulte las notas de la versión para obtener una lista completa de los marcos y las versiones compatibles con AWS Deep Learning Containers.
AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 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.
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