Publicado en: Jun 26, 2019
AWS Deep Learning (DL) Containers ahora vienen con bibliotecas y paquetes requeridos para el entrenamiento de modelos y la inferencia en Amazon SageMaker. Amazon SageMaker es un servicio completamente administrado que le permite crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en escala. Puede implementar DL Containers en Amazon SageMaker, Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS), Kubernetes autoadministrado en Amazon EC2 y Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Este lanzamiento de DL Containers también actualiza imágenes de Apache MXNet a 1.4.1 con soporte para CUDA 10.0.
AWS DL Containers se actualizan continuamente con las bibliotecas y los marcos de aprendizaje profundo más recientes. DL Containers proporcionan imágenes optimizadas y validadas de Docker que permiten a los desarrolladores personalizar fácilmente la configuración de los entornos de aprendizaje automático para la formación e inferencia en Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS y Amazon EKS. Las imágenes de Docker están disponibles para TensorFlow y Apache MXNet en hardware de GPU y CPU para la formación e inferencia. DL Containers se encuentran disponibles mediante Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) y AWS Marketplace sin costo, tan solo debe pagar por los recursos que utilice.
Si desea obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers y archivos Docker para DL Containers. Para empezar a usar AWS DL Containers, consulte la documentación y el tutorial.