Publicado: Apr 7, 2020
O AWS Deep Learning Containers está disponível com as versões mais recentes da estrutura (de trabalho) do PyTorch 1.4.0 e MXNet 1.6.0. A atualização do PyTorch 1.4.0 inclui os recentemente adicionados SageMaker Inference, SageMaker PyTorch Inference e a mais nova versão do treinamento SageMaker PyTorch. A atualização do MXNet 1.6.0 inclui a mais recente versão do GluonCV, do treinamento SageMaker MXNet, do SageMaker Inference e do SageMaker MXNet Inference. Você pode iniciar as novas versões do Deep Learning Containers no Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Kubernetes autogerenciado no Amazon EC2 e Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Para obter uma lista completa das estruturas e versões compatíveis com AWS Deep Learning Containers, consulte as notas de release do PyTorch 1.4.0 e do MXNet 1.6.0.
O AWS Deep Learning Containers para PyTorch e MXNet inclui contêineres para treinamento sobre CPU e GPU otimizados para performance e escala na AWS. Essas imagens do Docker foram testadas com Amazon SageMaker, EC2, ECS e EKS oferecem uma versão estável de NVIDIA CUDA, cuDNN, Intel MKL e outros componentes de software necessários para fornecer um experiência perfeita ao usuário com relação a cargas de trabalho de aprendizagem profunda. Todos os componentes de software nessas imagens foram examinados para que se verificasse vulnerabilidades de segurança além de terem sido atualizados ou corrigidos de acordo com as melhores práticas de segurança da AWS.
Mais detalhes podem ser encontrados no Marketplace. Também é possível encontrar uma lista de contêineres disponíveis em nossa documentação. Comece a usar rapidamente o AWS Deep Learning Containers com os guias de conceitos básicos e os tutoriais de nível iniciante a avançado do nosso guia do desenvolvedor. Você também pode assinar nosso fórum de discussão para obter anúncios de lançamentos e publicar suas perguntas.