게시된 날짜: Apr 7, 2020
AWS Deep Learning Containers는 PyTorch 1.4.0 및 MXNet 1.6.0의 최신 플레임워크 버전에서 사용할 수 있습니다. PyTorch 1.4.0 업그레이드는 새로 추가된 SageMaker 추론, SageMaker PyTorch 추론 및 최신 버전의 SageMaker PyTorch 훈련을 포함합니다. MXNet 1.6.0 업그레이드는 최신 버전의 GluonCV, SageMaker MXNet 훈련, SageMaker 추론 및 SageMaker MXNet 추론을 포함합니다. Amazon SageMaker, Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service), 자체 관리형 Kubernetes on Amazon EC2 및 Amazon ECS(Amazon Elastic Container Service)에서 새 버전의 Deep Learning Containers를 시작할 수 있습니다. AWS Deep Learning Containers에서 지원하는 프레임워크와 버전의 전체 목록은 PyTorch 1.4.0 및 MXNet 1.6.0 출시 정보를 참조하십시오.
PyTorch 및 MXNet용 AWS Deep Learning Containers는 AWS 기반 성능 및 규모 조정에 최적화된, CPU 및 GPU 훈련을 위한 컨테이너를 포함합니다. 이러한 Docker 이미지는 Amazon SageMaker, EC2, ECS 및 EKS에서 테스트되었으며, 딥 러닝 워크로드를 위한 원활한 사용자 경험을 제공하기 위해 안정적인 버전의 NVIDIA CUDA, cuDNN, Intel MKL 및 기타 필수 소프트웨어 구성 요소를 제공합니다. 이러한 이미지의 모든 소프트웨어 구성 요소는 보안 취약성이 검사되고 AWS 보안 모범 사례에 따라 업데이트 또는 패치됩니다.