Publicado: May 11, 2020
O AWS Deep Learning Containers para Elastic Inference está disponível hoje com as versões da estrutura do PyTorch 1.3.1, TensorFlow 1.15.0 e TensorFlow 2.0.0. A atualização do PyTorch 1.3.1 inclui o SageMaker Inference e o SageMaker PyTorch Inference recém-adicionados. As atualizações do TensorFlow 1.15.0 e do TensorFlow 2.0.0 incluem as versões mais recentes do TensorFlow Model Server para uso com o Elastic Inference. Você pode executar as novas versões do Deep Learning Containers no Amazon SageMaker, no Amazon EC2 e no Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Para ver uma lista completa das estruturas e versões compatíveis com AWS Deep Learning Containers, consulte as notas de release.
Os AWS Deep Learning Containers com Amazon Elastic Inference (EI) com PyTorch e TensorFlow permitem executar chamadas de inferência no PyTorch 1.3.1, TensorFlow 1.15.0 e TensorFlow 2.0.0 nos Elastic Inference Accelerators. O Amazon EI permite associar a aceleração de baixo custo ativada por GPU às instâncias do Amazon EC2, instâncias do Amazon SageMaker ou tarefas do Amazon ECS, a fim de reduzir o custo da execução de inferências de deep learning em até 75%. Essas imagens do Docker foram testadas com o Amazon SageMaker, EC2 e ECS. 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.
O AWS Deep Learning Containers para treinamento e inferência está disponível hoje com as versões mais recentes da estrutura do TensorFlow 1.15.2 e 2.1.0. As atualizações do TensorFlow incluem a versão mais recente de treinamento do SMDebug, Sagemaker-tensorflow e contêiner do Sagemaker. 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 ver uma lista completa das estruturas e versões compatíveis com AWS Deep Learning Containers, consulte as notas de release.
O AWS Deep Learning Containers para TensorFlow inclui contêineres para treinamento em CPU e GPU otimizados para desempenho e escala na AWS. Essas imagens do Docker foram testadas com o Amazon SageMaker, EC2, ECS e EKS e oferecem uma versão estável de NVIDIA CUDA, cuDNN, Intel MKL e outros componentes de software necessários para fornecer uma 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 marketplacee 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.