P: ¿Qué son los contenedores para aprendizaje profundo de AWS (AWS Deep Learning Containers)?
Los contenedores para aprendizaje profundo de AWS (AWS Deep Learning Containers) ofrecen a los profesionales que trabajan con aprendizaje automático y profundo entornos de Docker optimizados para entrenar e implementar modelos en sus canalizaciones y flujos de trabajo en Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS y Amazon EKS. Estos contenedores se encuentran disponibles como imágenes de Docker para realizar tareas de entrenamiento e inferencia con TensorFlow, PyTorch, y MXNet en Amazon ECR.
P: ¿A quiénes están destinados los contenedores para aprendizaje profundo de AWS?
La creación, el sometimiento a pruebas, el mantenimiento y la optimización de imágenes de Docker para aprendizaje profundo implica una inversión continua de tiempo y recursos por parte de científicos de datos, desarrolladores de aprendizaje automático y profesionales. En vez de enfocarse en la creación y optimización de modelos, los profesionales deben invertir recursos valiosos en tareas intrascendentes. Entre estas tareas, se encuentran la instalación de paquetes, la depuración de problemas de compatibilidad, la optimización del rendimiento y la realización de tareas de integración y pruebas con Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS y Amazon EKS. Los contenedores para aprendizaje profundo de AWS ofrecen entornos de Docker para aprendizaje profundo optimizados y probados de manera integral que no necesitan instalaciones, configuraciones ni mantenimiento. Los profesionales abocados al aprendizaje profundo que desean entrenar y trabajar con modelos en TensorFlow, PyTorch o Apache MXNet obtienen los recursos que necesitan empaquetados y optimizados en estas imágenes de Docker.
P: ¿Cómo es la interacción de este servicio con los demás servicios de AWS?
Los contenedores para aprendizaje profundo de AWS se crean, prueban y optimizan para utilizarse en Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS y Amazon EKS. Las imágenes de Docker para aprendizaje profundo de AWS se encuentran disponibles en Amazon ECR. A los fines de realizar tareas de entrenamiento e inferencia de modelos de aprendizaje profundo mediante el uso de GPU, los contenedores para aprendizaje profundo de AWS necesitan que la imagen de máquina de Amazon (AMI) subyacente cuente con los controladores de GPU correspondientes. Estos contenedores están diseñados para funcionar con las AMI para GPU predeterminadas de Amazon SageMaker, Amazon ECS y Amazon EKS.
P: ¿Cómo funcionan los contenedores para aprendizaje profundo de AWS con las AMI de aprendizaje profundo de AWS?
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS son imágenes de máquina de Amazon (AMI) de EC2 creadas y optimizadas para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático y profundo, además de ajustar sus inferencias. Si desea obtener más información, consulte AMI de aprendizaje profundo de AWS. Para obtener más información acerca de cómo usar los contenedores para aprendizaje profundo de AWS en EC2, consulte la documentación.
P: ¿Debo pagar el uso de los contenedores para aprendizaje profundo de AWS?
Los contenedores para aprendizaje profundo de AWS se encuentran disponibles sin costo adicional. Solo debe pagar por Amazon Sagemaker, Amazon EC2, Amazon ECS, Amazon EKS y otros recursos de AWS que utilice.
P: ¿Cómo obtengo acceso a las imágenes de Docker destinadas a los contenedores para aprendizaje profundo de AWS?
Puede obtener acceso a las imágenes de Docker destinadas a los contenedores para aprendizaje profundo de AWS a partir de los repositorios en Amazon ECR. Si desea obtener más información, consulte la documentación para ver una lista de las imágenes de Docker disponibles.
Más información sobre los contenedores para aprendizaje profundo de AWS
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Introducción a los contenedores para aprendizaje profundo de AWS en Amazon EC2.