# 在 Amazon ECS 任务定义中指定深度学习
<a name="ecs-dl1-requirements"></a>

要在 Amazon ECS 上运行 Habana Gaudi 加速深度学习容器，您的任务定义必须包含预构建容器的容器定义，该容器使用 Amazon 深度学习容器提供的 Habana SynapseAI 服务于 TensorFlow 或 PyTorch 的深度学习模型。

以下容器映像具有 TensorFlow 2.7.0 和 Ubuntu 20.04。GitHub 上维护了针对 Habana Gaudi 加速器优化的预构建深度学习容器的完整列表。有关更多信息，请参阅 [Habana Training Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#habana-training-containers)（Habana 训练容器）。

```
763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training-habana:2.7.0-hpu-py38-synapseai1.2.0-ubuntu20.04
```

以下是 Amazon EC2 上的 Linux 容器的示例任务定义，显示要使用的语法。此示例使用包含 Habana Labs 实验室系统管理界面工具（HL-SMI）的图像，可参见此处：`vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614`

```
{
    "family": "dl-test",
    "requiresCompatibilities": ["EC2"],
    "placementConstraints": [
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.os-type == linux"
        },
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.instance-type == dl1.24xlarge"
        }
    ],
    "networkMode": "host",
    "cpu": "10240",
    "memory": "1024",
    "containerDefinitions": [
        {
            "entryPoint": [
                "sh",
                "-c"
            ],
            "command": ["hl-smi"],
            "cpu": 8192,
            "environment": [
                {
                    "name": "HABANA_VISIBLE_DEVICES",
                    "value": "all"
                }
            ],
            "image": "vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614",
            "essential": true,
            "name": "tensorflow-installer-tf-hpu"
        }
    ]
}
```