投稿日: May 11, 2020
Elastic Inference 用の AWS Deep Learning Containers は、PyTorch 1.3.1、TensorFlow 1.15.0、および TensorFlow 2.0.0 のフレームワークバージョンで本日よりご利用いただけます。PyTorch 1.3.1 のアップグレードには、新しく追加された SageMaker Inference と SageMaker PyTorch Inference が含まれています。TensorFlow 1.15.0 と TensorFlow 2.0.0 のアップグレードには、Elastic Inference で使用する TensorFlow Model Server の最新バージョンが含まれています。Amazon SageMaker、Amazon EC2、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) で Deep Learning Containers の新しいバージョンを起動できます。これらの Deep Learning Containers でサポートされているパッケージとバージョンの完全な一覧については、リリースノートをご覧ください。
PyTorch と TensorFlow を備えた Amazon Elastic Inference (EI) を使用する AWS Deep Learning Containers により、Elastic Inference Accelerator 上の PyTorch 1.3.1、TensorFlow 1.15.0、および TensorFlow 2.0.0 で推論呼び出しを実行できます。Amazon EI では、Amazon EC2 および Amazon SageMaker インスタンスならびに Amazon ECS タスクに低コストの GPU アクセラレーションをアタッチすることで、深層学習の推論を実行するコストを最大 75％ まで削減できます。これらの Docker イメージは、Amazon SageMaker、EC2、および ECS でテストされています。これらのイメージ内のすべてのソフトウェアコンポーネントは、セキュリティの脆弱性がないかスキャンされ、AWS セキュリティのベストプラクティスに従って更新され、またはパッチが適用されます。
トレーニングと推論用の AWS Deep Learning Containers は、TensorFlow 1.15.2 および 2.1.0 の最新のフレームワークバージョンで使用できます。TensorFlow のアップグレードには、SMDebug、Sagemaker-tensorflow-training、および Sagemaker-container の最新バージョンが含まれています。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。AWS Deep Learning Containers でサポートされているフレームワークとバージョンの完全な一覧については、リリースノートをご覧ください。
TensorFlow 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU および GPU のトレーニング用のコンテナが含まれており、AWS でのパフォーマンスおよびスケールのために最適化されています。これらの Docker イメージは、Amazon SageMaker、EC2、ECS、および EKS でテストされており、NVIDIA CUDA、cuDNN、Intel MKL、およびその他の必要なソフトウェアコンポーネントの安定バージョンを提供して、深層学習のワークロードにシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。これらのイメージ内のすべてのソフトウェアコンポーネントは、セキュリティの脆弱性がないかスキャンされ、AWS セキュリティのベストプラクティスに従って更新され、またはパッチが適用されます。
詳細については、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。