Обновления контейнеров глубокого обучения AWS для TensorFlow 1.15.2 на Python-3.7
Контейнеры глубокого обучения AWS доступны сегодня в последних версиях фреймворка 1.15.2 с поддержкой python 3.7. В релиз включены обновления пакета Amazon SageMaker Experiments. Amazon SageMaker Experiments — это функция Amazon SageMaker, которая позволяет организовывать, отслеживать, сравнивать и оценивать эксперименты и версии моделей с машинным обучением (ML). Учебные контейнеры TensorFlow 1.15.2 python3.7 теперь также включают SageMaker Debugger, который позволяет специалистам по обработке данных сохранять и проверять тензоры модели во время учебных заданий.
Новые версии контейнеров глубокого обучения можно запустить в Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), самоуправляемых Kubernetes в Amazon EC2 и Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Полный список фреймворков, анонсов об окончании срока службы и версий, поддерживаемых контейнерами AWS Deep Learning, см. в примечаниях к выпуску TensorFlow 1.15.2.
Более подробную информацию можно найти на AWS Marketplace, а список доступных контейнеров — в нашей документации. Быстро начните работу с контейнерами AWS Deep Learning, используя руководства по началу работы и учебные пособия для начинающих и продвинутых уровней в нашем руководстве для разработчиков. Вы также можете подписаться на наш дискуссионный форум, чтобы получать объявления о запуске и задавать вопросы.