Publié le: Jun 26, 2019
Les conteneurs AWS Deep Learning (DL) sont désormais équipés des bibliothèques et des packages requis pour la formation et l'inférence de modèle dans Amazon SageMaker. Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui vous permet de créer, former et déployer des modèles de machine learning à grande échelle. Vous pouvez désormais utiliser les conteneurs DL de manière transparente sur Amazon SageMaker, Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS), les Kubernetes autogérés sur Amazon EC2 et Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Cette édition de conteneurs DL met également à jour les images Apache MXNet vers la version 1.4.1 avec la prise en charge de CUDA 10.0.
Les conteneurs AWS DL sont mis à jour en permanence avec les derniers frameworks et bibliothèques de deep learning. Les conteneurs DL fournissent des images Docker optimisées et validées qui permettent aux développeurs de configurer facilement des environnements de machine learning personnalisés pour la formation et l'inférence sur Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS et Amazon EKS. Les images Docker sont disponibles pour TensorFlow et Apache MXNet sur le matériel CPU et GPU pour la formation et l'inférence. Vous pouvez bénéficier gratuitement des conteneurs DL via Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) et AWS Marketplace. Vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez.
Pour en savoir plus, consultez la rubrique Conteneurs AWS Deep Learning et les dockerfiles pour conteneurs DL. Pour commencer à utiliser les conteneurs AWS DL, consultez la documentation et le didacticiel.