Inserito il: Jun 26, 2019
Da oggi i container di apprendimento profondo (DL - Deep Learning) di AWS sono provvisti di librerie e pacchetti necessari per l’inferenza e la calibrazione di modelli in Amazon SageMaker. Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che ti consente di sviluppare, formare e distribuire modelli di machine learning in modo scalabile. Da oggi puoi utilizzare i container DL senza soluzione di continuità su Amazon SageMaker, Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS), Kubernetes auto-gestito su Amazon EC2 e Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Questa nuova release dei container DL rappresenta inoltre un aggiornamento delle immagini Apache MXNet alla versione 1.4.1 con il supporto per CUDA 10.0.
I container DL di AWS vengono continuamente aggiornati con i più recenti framework e librerie di apprendimento profondo. I container DL offrono immagini Docker convalidate e ottimizzate che consentono agli sviluppatori di configurare facilmente ambienti di machine learning personalizzati per la formazione e l’inferenza su Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECS e Amazon EKS. Le immagini Docker sono disponibili per TensorFlow e Apache MXNet su hardware CPU e GPU ai fini della formazione e dell’inferenza. I container sono disponibili attraverso Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) e AWS Marketplace senza costi aggiuntivi: verranno addebitati unicamente i costi relativi alle risorse effettivamente utilizzate.
Per ulteriori informazioni consulta la pagina relativa ai container DL di AWS e verifica i dockerfile per i container DL. Per cominciare a utilizzare i container DL di AWS leggi la documentazione e segui il tutorial pertinenti.