Publié le: May 14, 2019
Les AMI AWS Deep Learning pour Ubuntu et Amazon Linux intègrent désormais les dernières versions des frameworks d’apprentissage profond suivants : PyTorch 2, MXNet 1.1 et Chainer 5.4. PyTorch 1.1 apporte un support natif de TensorBoard pour la visualisation et le débogage de modèle, des améliorations du compilateur JIT (Just-In-Time) et un meilleur support du parallélisme de modèle dans la formation distribuée. Cette version met également à niveau le pilote NVIDIA vers 418.40.04, Horovod vers 0.16.1 et ajoute le support de CUDA 10 dans les environnements Apache MXNet.
Les AMI AWS Deep Learning prennent également en charge d'autres frameworks et interfaces répandus dont TensorFlow, Keras, Gluon et Caffe. Tous ces éléments sont préinstallés et entièrement configurés pour que vous puissiez commencer à développer vos modèles d’apprentissage profond en quelques minutes tout en tirant le meilleur parti de la puissance de calcul des instances Amazon EC2. Lorsque vous activez un environnement Conda, les AMI AWS Deep Learning déploient automatiquement les versions des frameworks les plus performantes, optimisées pour l'instance EC2 de votre choix. Pour obtenir une liste complète des environnements et des versions prises en charge par les AMI AWS Deep Learning, consultez les notes de mise à jour.
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