게시된 날짜: Mar 24, 2020
오늘부터 최신 프레임워크 버전의 TensorFlow(2.1.0 및 1.15.2), PyTorch 1.4.0 및 MXNet 1.6.0에서 AWS Deep Learning Containers를 사용할 수 있습니다. 이번 릴리스에는 컨테이너에 Amazon SageMaker Python SDK가 추가되고 Amazon SageMaker Experiments 패키지로 업데이트됩니다. Amazon SageMaker Experiments는 Amazon SageMaker에 있는 기능으로, 기계 학습(ML) 실험과 모델 버전을 구성, 추적, 비교, 평가할 수 있습니다. TensorFlow 2.1.0 python3 학습 컨테이너에는 SageMaker Debugger도 포함되어, 데이터 과학자들이 훈련 작업 시 모델 텐서를 저장하고 검사할 수 있습니다.
Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS), 자체 관리형 Kubernetes on Amazon EC2 및 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)에서 새 버전의 Deep Learning Containers를 시작할 수 있습니다. 프레임워크의 전체 목록, 수명 종료 공지, AWS Deep Learning Containers가 지원하는 버전은 PyTorch 1.4.0, MXNet 1.6.0, TensorFlow 2.1.0 및 TensorFlow 1.15.2의 릴리스 정보를 참조하십시오.
AWS Marketplace에서 자세한 정보를 찾아볼 수 있으며, 사용 가능한 컨테이너 목록은 당사 설명서에 나와 있습니다. 시작 안내서와 개발자 안내서의 초급부터 상급에 이르는 자습서를 사용하면 AWS Deep Learning Containers를 빠르게 시작할 수 있습니다. 또한, 토론 포럼을 구독하면 출시 공지를 확인하고 질문을 게시할 수도 있습니다.