Inserito il: Apr 7, 2020

Gli AWS Deep Learning Containers sono disponibili con le versioni di framework più recenti per PyTorch 1.4.0 e MXNet 1.6.0. L'aggiornamento per PyTorch 1.4.0 include le nuove inferenze aggiunte per SageMaker e SageMaker PyTorch, oltre alla versione più recente della formazione per SageMaker PyTorch. L'aggiornamento per MXNet 1.6.0 include la versione più recente di GluonCV, della formazione per SageMaker MXNet, le inferenze per SageMaker e SageMaker MXNet. Puoi lanciare le nuove versioni di Deep Learning Containers su Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Kubernetes gestito dal cliente su Amazon EC2 e Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Per un elenco completo dei framework e delle versioni supportati da AWS Deep Learning Containers, consulta le note di rilascio per PyTorch 1.4.0 e MXNet 1.6.0.

AWS Deep Learning Containers per PyTorch e MXNet include i container per la formazione su CPU e GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità su AWS. Queste immagini Docker sono state testate con Amazon SageMaker, EC2, ECS e EKS e forniscono versioni stabili di NVIDIA CUDA, cuDNN, Intel MKL e altri componenti software richiesti per fornire un'esperienza utente ottimizzata per carichi di lavoro di deep learning. Tutti i componenti software in queste immagini sono scansionati per rilevare vulnerabilità della sicurezza e aggiornati o applicati con le patch secondo le best practice di AWS Security. 

Per maggiori informazioni visita il marketplace e per un elenco dei container disponibili, consulta la nostra documentazione. Inizia subito a usare gli AWS Deep Learning Containers consultando le guide introduttive e i tutorial per ogni livello di esperienza contenuti nella guida per sviluppatori. Puoi anche iscriverti al nostro forum di discussione per conoscere gli annunci sui nuovi prodotti e pubblicare le tue domande.