AWS Deep Learning Containers 常見問答集

AWS Deep Learning Containers (AWS DL Containers) 為機器學習和深度學習從業人員提供優化的 Docker 環境，以便在 Amazon Sagemaker、Amazon EC2、Amazon ECS 和 Amazon EKS 的管道和工作流程中訓練和部署模型。AWS DL Containers 可當作 Docker 影像，用於在 Amazon ECR 上透過 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 進行訓練和推論。

AWS DL 容器會與最新版架構和驅動程式保持在最新狀態，並經過相容性和安全性測試，而且免費提供。此外還可按照我們的配方指南進行定製。使用 AWS DL 容器做為 ML 環境的建置區塊，可減輕營運和基礎設施團隊的負擔、降低營運成本、加速 ML 產品的開發，並讓 ML 團隊能夠專注於從組織資料衍生 ML 技術支援的洞察所帶來的增值工作。 DL 容器會與最新版架構和驅動程式保持在最新狀態，並經過相容性和安全性測試，而且免費提供。此外還可按照我們的配方指南進行定製。使用 DL 容器做為 ML 環境的建置區塊，可減輕營運和基礎設施團隊的負擔、降低營運成本、加速 ML 產品的開發，並讓 ML 團隊能夠專注於從組織資料衍生 ML 技術支援的洞察所帶來的增值工作。

AWS DL Containers 針對在 Amazon Sagemaker、Amazon EC2、Amazon ECS 和 Amazon EKS 中使用所建立，且經過測試和優化。適用於 AWS DL Containers 的 Docker 影像可在 Amazon ECR 上使用。至於使用 GPU 的深度學習模型訓練和推論，AWS DL Containers 需要基礎的 Amazon Machine Image (AMI) 安裝適當的 GPU 驅動程式。 建立 DL Containers 的目的是為了與 Amazon SageMaker、Amazon ECS 和 Amazon EKS 的預設 GPU AMI 搭配使用。

AWS Deep Learning AMI 是針對機器學習與深度學習模型的建立、訓練和推論所打造和優化的 EC2 Amazon Machine Images (AMI)。如需詳細資訊，請參閱 AWS 深度學習 AMI 。如需有關在 EC2 中使用 AWS DL 容器的詳細資訊，請參閱文件。

使用 AWS DL Containers 無須額外費用。您只需為您使用的 Amazon Sagemaker、Amazon EC2、Amazon ECS、Amazon EKS 和其他 AWS 資源付費。

您可以從 Amazon ECR 中的儲存庫存取 AWS DL Containers 的 Docker 影像。如需詳細資訊，請參閱文件以取得可用 Docker 映像清單。