Publié le: May 11, 2020
Les AWS Deep Learning Containers sont aujourd'hui disponibles pour les versions de frameworks les plus récentes de PyTorch 1.5.0, avec les inférences SageMaker Inference et SageMaker PyTorch Inference récemment ajoutées et la dernière version de l'entraînement SageMaker PyTorch Training. Vous pouvez lancer les dernières versions des AWS Deep Learning Containers dans Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), les clusters Kubernetes autogérés d’Amazon EC2, ainsi que dans Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Pour obtenir une liste complète des frameworks et des versions pris en charge par les AWS Deep Learning Containers, consultez les notes de mise à jour de PyTorch 1.5.0.
Les AWS Deep Learning Containers pour PyTorch incluent des conteneurs destinés à l'entraînement au niveau du processeur et du GPU et assurant performances et mise à l'échelle dans AWS. Ces images Docker ont été testées avec Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS et Amazon EKS. Elles permettent de profiter de versions stables de NVIDIA CUDA, de cuDNN, d'Intel MKL et d'autres composants logiciels favorisant une expérience utilisateur optimale avec les charges de travail de deep learning. Tous les composants logiciels de ces images sont analysés afin d'y déceler d'éventuelles failles de sécurité, puis mis à jour ou corrigés conformément aux bonnes pratiques d'AWS en matière de protection.
Pour en savoir plus, rendez-vous dans l'AWS Marketplace. Une liste des conteneurs disponibles est également consultable dans notre documentation. Lancez-vous rapidement avec les AWS Deep Learning Containers en vous reportant aux guides de démarrage rapide et aux didacticiels de niveaux débutant à avancé répertoriés 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.