Publié le: May 11, 2020
Les AWS Deep Learning Containers sont désormais disponibles avec les dernières versions des frameworks TensorFlow 1.15.2 avec prise en charge de Python 3.7. La version inclut des mises à jour du packageAmazon 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'entraînement TensorFlow 1.15.2 compatibles avec Python 3.7 incluent aussi SageMaker Debugger, ce qui permet aux scientifiques des données d'enregistrer et d'inspecter les tenseurs de modèle pendant les tâches d'entraînement.
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 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 pour 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.