AWS Deep Learning AMI で PyTorch、Keras 2、および最新のディープラーニングフレームワークをサポート

投稿日: Oct 18, 2017

本日は、AWS Deep Learning AMI の更新について発表いたします。

シングルクリックにより AWS で完全なディープラーニング環境を起動できる AWS Deep Learning AMI に、PyTorch、Keras 1.2、および 2.0 のサポートと、TensorFlow、Caffe2、Apache MXNet などの一般的な機械学習フレームワークが含まれるようになりました。

PyTorch を使用した高速なプロトタイプ作成

AMI に PyTorch 0.2.0 が含まれるようになりました。これにより、開発者は Python で動的なニューラルネットワークを作成できます。これはテキストや時系列などの動的な入力に最適です。開発者は、PyTorch を使用した分散トレーニングのセットアップを含む、初心者向けおよび高度なチュートリアルにより、すばやく使用を開始できます。

Keras サポートの改善

AMI では、最新バージョンの Keras である v2.0.8 のサポートを開始しました。デフォルトでは、Keras コードはバックエンドとして TensorFlow に対して実行されます。また、Theano や CNTK など他のサポートされているバックエンドにスワップすることもできます。また、Apache MXNet バックエンドで実行し、より高いトレーニングパフォーマンスを提供する、変更されたバージョンの Keras 1.2.2 も含まれています。

最新のフレームワークにプリインストール、設定

このリリースの AMI には、次のフレームワークの最新バージョンのサポートが含まれています。

  • Apache MXNet 0.11.0 と Gluon
  • TensorFlow 1.3.0
  • Caffe2 0.8.0
  • Caffe1.0
  • PyTorch 0.2.0
  • Keras 2.0.8 とデフォルトバックエンドとしての TensorFlow
  • Keras 1.2.2 (DMLC fork) とデフォルトバックエンドとしての MXNet
  • Theano 0.9.0
  • CNTK 2.0
  • Torch (マスターブランチ)

また、GPU アクセラレーションのため、次の事前設定されたライブラリも同梱されています。

  • CUDA Toolkit 8.0
  • cuDNN 5.1
  • NVidia Driver 375.66
  • NCCL 2.0

Gluon を試す

大事なことを言い忘れていましたが、AMI には、開発者がパフォーマンスを犠牲にすることなく機械学習モデルを簡単で迅速に構築できる新しいオープンソースのディープラーニングインターフェイスである、Gluon が含まれています。Gluon の詳細については、当社のローンチ発表を参照できます。また、サンプルコードを含む 50 の notebook で使用を開始できます。

Ubuntu および Amazon Linux の AWS Deep Learning AMI は、AWS Marketplace からシングルクリックで起動できます。または、こちらのステップバイステップガイドに従って使用を開始し、最初の notebook を起動できます。

モデリングをお楽しみください。

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追伸: Keras のサポートに関する注意。

Conda 仮想環境を使用して、Keras 1 と Keras 2 をスワップすることができます。デフォルトでは Keras 2 が実行されます。Keras 1 と MXNet バックエンドにスワップするには、次のコマンドを使用します。

Python 2 のユーザーの場合:

source ~/src/anaconda3/bin/activate keras1.2_p2

Python 3 のユーザーの場合:

 source ~/src/anaconda3/bin/activate keras1.2_p3

次に、この仮想環境内から、通常どおり Keras 1.2.2 をインポートして実行できます。

import keras

Conda の詳細と、仮想環境を管理するためのコマンドラインインターフェイスの詳細については、Conda Getting Started Guide を参照してください。