AWS 딥 러닝 AMI가 이제 PyTorch, Keras 2 및 최신 딥 러닝 프레임워크를 지원합니다.

오늘 AWS 딥 러닝 AMI에 대한 업데이트를 기쁜 마음으로 소개해 드립니다.

AWS에서의 딥 러닝 환경을 한 번의 클릭으로 완전히 혁신할 수 있는 AWS 딥 러닝 AMI가 이제 PyTorch, Keras 1.2 및 2.0을 지원하며, TensorFlow, Caffe2, Apache MXNet 등과 같은 대표적인 머신 러닝 프레임워크도 지원합니다.

PyTorch를 사용하여 시제품을 신속하게 제작

텍스트 및 시계열 등과 같은 동적 입력에 적합한 PyTorch 0.2.0이 AMI에 포함됨에 따라 개발자들은 Python으로 동적 신경망을 만들 수 있게 되었습니다. PyTorch 분산형 학습 설정을 포함하여 다음과 같은 초급 및 고급 자습서를 통해 빠르게 시작할 수 있습니다.

Keras 지원 향상

AMI는 이제 가장 최신 버전인 Keras, v2.0.8을 기본적으로 지원합니다. Keras 코드는 TensorFlow에서 백엔드로 실행되며, Theano나 CNTK 등과 같이 지원되는 다른 백엔드로 바꿀 수도 있습니다. 또한 Apache MXNet 백엔드에서 보다 나은 학습 성능으로 실행되는 Keras 1.2.2 수정 버전을 포함시켰습니다.

최신 프레임워크 사전 설치 및 사전 구성

이번 AMI 릴리스는 다음과 같은 프레임워크의 최신 버전을 지원합니다.

• Apache MXNet 0.11.0(Gluon 포함)
• TensorFlow 1.3.0
• Caffe2 0.8.0
• Caffe1.0
• PyTorch 0.2.0
• Keras 2.0.8(기본 백엔드로 TensorFlow 포함)
• Keras 1.2.2(DMLC fork)(기본 백엔드로 MXNet 포함)
• Theano 0.9.0
• CNTK 2.0
• Torch(마스터 브랜치)

또한 GPU 액셀러레이션을 위한 다음과 같은 사전 구성 라이브러리가 포함되었습니다.

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

Gluon을 사용한 테스트 드라이브

마지막으로 중요한 사항은, AMI에 성능 저하 없이 머신 러닝 모델을 보다 용이하고 신속하게 구축할 수 있도록 해 주는 새로운 딥 러닝 인터페이스인 Gluon이 포함되었다는 것입니다. Gluon에 대한 자세한 내용은 출시 발표에서 확인할 수 있으며, 샘플 코드를 포함한 50개 이상의 노트북을 사용하여 바로 시작할 수 있습니다.

AWS Marketplace에서 간편하게 Ubuntu 및 Amazon Linux용 AWS 딥 러닝 AMI를 시작할 수 있으며, 이 단계별 가이드에 따라 노트북을 처음 시작해 볼 수도 있습니다.

즐거운 모델링 작업을 해보십시오!

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추신: Keras 지원에 대한 참고 사항.

Conda 가상 환경을 사용하여 Keras 1과 Keras 2 간에 바꿀 수 있습니다. Keras 2가 기본적으로 실행되며, Keras 1 및 MXNet 백엔드로 바꾸려면 다음 명령을 사용하십시오.

Python 2 사용자: 

Python 3 사용자: 

이제 이 가상 환경 내에서 평소에 하던 방법으로 Keras 1.2.2를 가져와 실행할 수 있습니다.

Conda에 대한 자세한 정보와 가상 환경을 관리하기 위한 명령줄 인터페이스에 대한 내용은 Conda 시작 안내서를 참조하십시오.