AWS 深層学習 AMI は現在、Chainer と最新バージョンの PyTorch と Apache MXNet をサポートしています

AWS 深層学習 AMI は、完全に設定された環境を提供するため、人工知能 (AI) の開発者とデータ科学者はすぐに深層学習モデルを使い始めることができます。Amazon Machine Images (AMI) には、柔軟で直感的な深層学習 (ディープラーニング) のフレームワークである Chainer (v3.4.0) のみならず、最新バージョンの Apache MXNet と PyTorch を含みます。

Chainer の Define by Run アプローチにより、開発者はトレーニング中にすぐに計算グラフを変更することができるようになります。これは、シーケンスからシーケンスへの翻訳や質疑応答システムなど、自然言語処理 (NLP) タスクに使用されるリカレントニューラルネットワーク (RNN) などのダイナミックニューラルネットワークを実装する上でより大きな柔軟性を与えます。Chainer は、Amazon EC2 P3 インスタンスに搭載されている NVIDIA Volta GPU の計算処理を加速するための NVDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーを使う CuPy を利用するように設定されています。当社のステップバイステップのチュートリアルを使用して、Chainerをすぐに使い始めることができます。

Ubuntu と Amazon Linux に対応している深層学習AMI は、各深層学習フレームワークの公式な最新バージョンのビルド済pipバイナリを、Condaベースの仮想環境で分離して提供します。各フレームワークは、サポートする NVIDIA CUDA と cuDNN の最新バージョンで事前構成されます。AMI には、いくつかの新しいバグ修正、パフォーマンスおよびユーザビリティが改善した MXNet 1.1 と PyTorch 0.3.1 が付属します。

CUDA 9 と cuDNN 7 がサポートされた以下のフレームワークが AMI に含まれています。

• Apache MXNet 1.1 (Gluon 付き)
• Caffe2 0.8.1
• Microsoft Cognitive ツールキット (CNTK) 2.4
• PyTorch 0.3.1
• TensorFlow 1.5
• Chainer 3.4.0
• Theano 1.0
• Keras 1.2.2 と Keras 2.1.3
• Caffe 1.0 (CUDA 8 と cuDNN 6 付き)

AMI は、次のツールにより提供されるモデルのサービスとデバッグ機能も含みます。

• Apache MXNet Model Server 0.1
• TensorFlow Serving 1.4.0
• TensorBoard 1.0.0

深層学習 AMI の使用開始

AWS 深層学習 AMI の最新リリースは、AWS Marketplace で入手できます。当社で選ぶ AMI トピックは、お客様のディープラーニングプロジェクトに適した AMI を選ぶための支援となります。また、AWS で初めてのディープラーニングモデルを迅速にデプロイするためのチュートリアルや開発者向けのリソースも多数用意されています。

今回のブログの投稿者について

Sumit Thakur は AWS 深層学習のシニアプロダクトマネージャーです。特に深層学習 AMI のエンジンを使いやすくすることに焦点を当て、ユーザーがクラウドでディープラーニングを開始しやすくする製品を担当しています。自然に触れたり、SF の TV シリーズ鑑賞が趣味です。