Publié le: Mar 24, 2020
Les AWS Deep Learning Containers sont désormais disponibles avec les dernières versions des frameworks Tensorflow 2.1.0 et 1.15.2, PyTorch 1.4.0 et MXNet 1.6.0. Cette publication inclut le kit Amazon SageMaker Python SDK aux conteneurs et les mises à jour du package Amazon SageMaker Experiments. Amazon SageMaker Experiments est une fonction intégrée à Amazon SageMaker qui vous permet d'organiser, de suivre, de comparer et d'évaluer les expériences de Machine Learning (ML) et les versions de modèle. Désormais, les conteneurs d'apprentissage TensorFlow 2.1.0 python3 incluent aussi SageMaker Debugger, qui permettent aux spécialistes des données d'enregistrer et d'inspecter les tenseurs de modèle pendant les tâches d'apprentissage.
Vous pouvez lancer les dernières versions du Deep Learning Container sur Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Kubernetes autogérés sur Amazon EC2 et Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Pour obtenir la liste complète des frameworks, des annonces de fin de vie des produits et des versions prises en charge par les conteneurs AWS Deep Learning Containers, consultez les notes de mise à jour de PyTorch 1.4.0, MXNet 1.6.0, TensorFlow 2.1.0 et TensorFlow 1.15.2.
Pour en savoir plus, consultez AWS Marketplace. Vous trouverez une liste des conteneurs disponibles dans notre documentation. Démarrez rapidement avec les conteneurs AWS Deep Learning Containers grâce aux guides de démarrage rapide et aux didacticiels de niveaux débutant à avancé dans notre Guide du développeur. Vous pouvez également vous abonner à notre forum de discussion pour recevoir des annonces de lancement et poser vos questions.