Publié le: Dec 11, 2017

Cette version des AMI AWS Deep Learning prend en charge Apache MXNet 1.0, dont une nouvelle fonctionnalité de traitement de modèle pour MXNet qui empaquette, exécute et traite les modèles d'apprentissage profond en quelques lignes de code. Sont également inclus une nouvelle fonctionnalité de compression de gradient et un nouveau convertisseur de modèle qui convertit le code du réseau neuronal écrit avec Caffe en code MXNet, ce qui permet aux développeurs de profiter plus facilement de la scalabilité et des performances de MXNet.

Les AMI sont également fournies avec une prise en charge améliorée de l'infrastructure pour la carte NVIDIA Volta. Elles incluent PyTorch v0.3.0, ainsi que la prise en charge de NVIDIA CUDA 9 et cuDNN 7, avec d'importantes améliorations des performances pour les modèles de formation sur le processeurs graphiques NVIDIA Volta. De même, elles contiennent une version de TensorFlow développée à partir de la version principale et fusionnée avec les processeurs NVIDIA dans le cadre de la prise en charge de Volta. Nous avons aussi ajouté la prise en charge de Keras 2.0 sur la version CUDA 9 des AMI AWS Deep Learning afin d'utiliser TensorFlow comme backend par défaut. 

Notre guide de sélection des AMI vous aide à sélectionner l'AMI appropriée pour votre projet d'apprentissage profond et à poursuivre d'un simple clic. Nous proposons aussi de brefs didacticiels et des ressources pour les développeurs afin de vous aider à accélérer votre évaluation du modèle.