投稿日: Mar 24, 2020
AWS Deep Learning Containers が、TensorFlow (2.1.0、1.15.2)、PyTorch 1.4.0、および MXNet 1.6.0 の最新フレームワークバージョンでご利用いただけるようになりました。このリリースでは、コンテナに Amazon SageMaker Python SDK が追加され、更新された Amazon SageMaker Experiments パッケージを搭載しています。Amazon SageMaker Experiments は、機械学習 (ML) 実験とモデルバージョンを整理、追跡、比較、評価できる Amazon SageMaker の機能です。TensorFlow 2.1.0 python3 トレーニングコンテナには、SageMaker Debugger も含まれるようになりました。これにより、データサイエンティストはトレーニングジョブ中にモデルテンソルを保存して検査できます。
この新バージョンの Deep Learning Container は、Amazon SageMaker、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、Amazon EC2 のセルフマネージド Kubernetes、および Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) で起動できます。フレームワーク、サポート終了のお知らせ、および AWS Deep Learning Containers でサポートされているバージョンの全リストについては、PyTorch 1.4.0、MXNet 1.6.0、TensorFlow 2.1.0、および TensorFlow 1.15.2 のリリースノートを参照してください。
詳細については、AWS Marketplace 内をご覧ください。利用可能なコンテナのリストについては、ドキュメントをご覧ください。AWS Deep Learning Containers をすぐに使用開始するには入門ガイドをご覧ください。初心者向けから高度なレベルまでのチュートリアルについては、開発者ガイドを参照してください。また、AWS のディスカッションフォーラムに登録して、リリースのお知らせを受け取ったり、質問を投稿したりすることもできます。