Publicado: Jun 26, 2019
O AWS Deep Learning (DL) Containers agora vem com as bibliotecas e os pacotes necessários para treinamento do modelo e inferência no Amazon SageMaker. O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que lhe permite criar, treinar e implantar modelos de machine learning em escala. Você pode usar contêineres do DL com facilidade no Amazon SageMaker, no Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (Amazon EKS), em Kubernetes autogerenciados no Amazon EC2 e no Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Esta atualização de contêineres do DL também atualiza as imagens do Apache MXNet para 1.4.1 com suporte para o CUDA 10.0.
Os AWS DL Containers são continuamente atualizados com as bibliotecas e as estruturas de aprendizagem profunda mais recentes. Os contêineres do DL provisionam imagens do Docker otimizadas e validadas que permitem aos desenvolvedores configurar facilmente ambientes de machine learning personalizados para treinamento e inferência no Amazon SageMaker, no Amazon EC2, no Amazon ECS e no Amazon EKS. As imagens do Docker estão disponíveis para o TensorFlow e o Apache MXNet em hardware de CPU e GPU para treinamento e inferência. Você pode obter contêineres do DL gratuitamente por meio do Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) e do AWS Marketplace. Você paga apenas pelos recursos usados.
Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers e arquivos do Docker para contêineres do DL. Para começar a usar os AWS DL Containers, consulte a documentação e o tutorial.