張貼日期: Apr 7, 2020
AWS Deep Learning Containers 現已提供 PyTorch 1.4.0 與 MXNet 1.6.0 適用的最新版框架。PyTorch 1.4.0 升級包括新增的 SageMaker Inference、SageMaker PyTorch Inference 與最新版 SageMaker PyTorch Training。MXNet 1.6.0 升級包括最新版 GluonCV、SageMaker MXNet Training、SageMaker Inference 與 SageMaker MXNet Inference。您可以在 Amazon SageMaker、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、自我管理 Kubernetes on Amazon EC2 和 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 上啟動新版的 Deep Learning Containers。如需 AWS Deep Learning Containers 支援的框架和版本的完整清單，請參閱 PyTorch 1.4.0 與 MXNet 1.6.0 的版本資訊。
適用於 PyTorch 與 MXNet 的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 CPU 和 GPU 上進行培訓的容器，並針對 AWS 的效能與規模進行最佳化。這些 Docker 映像已透過 Amazon SageMaker、EC2、ECS 與 EKS 進行測試，並提供 NVIDIA CUDA、cuDNN、Intel MKL 與其他必要軟體元件的穩定版本，從而為深度學習工作負載提供無縫的使用者體驗。掃描這些映像中的所有軟體元件是否存在安全漏洞，並根據 AWS 安全最佳實務進行更新或修補。
如需更多詳細資訊，請參閱 Marketplace，如需提供的容器清單，請參閱文件。開發人員指南提供入門指南和初階到進階教學課程，可供您快速開始使用 AWS Deep Learning Containers。您也可以訂閱我們的開發論壇，以掌握最新消息及發文提問。