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Amazon 深度学习 AMI GPU TensorFlow 2.16 (亚马逊 Linux 2)
如需入门帮助,请参阅DLAMI 入门。
AMI 名称格式
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16 (亚马逊 Linux 2) $ {YYYY-MM-DD}
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (亚马逊 Linux 2) $ {YYYY-MM-DD}
支持的 EC2 实例
请参阅 DLAMI 的重要更改。
使用 OSS 进行深度学习 Nvidia Driver 支持 G4dn、G5、G6、Gr6、G6e、p4d、p4de、P5、p5e、p5e、p5eN。
使用专有 Nvidia 驱动程序进行深度学习支持 G3(不支持 G3.16x)、P3、p3dn
AMI 包括以下内容:
支持的 Amazon 服务: EC2
操作系统:亚马逊 Linux 2
计算架构:x86
Python:/opt/tensorflow/bin/python3.10
TensorFlow 版本:2.16
英伟达驱动程序:
OSS Nvidia 驱动程序:550.144.03
Nvidia 专有驱动程序:550.144.03
英伟达 CUDA12 堆栈:
CUDA、NCCL 和 cudDN 安装路径:/-12.2/ usr/local/cuda
EFA 安装程序:1.34.0
Amazon CLI v2 是 aws2,v1 是 aws Amazon CLI
EBS 卷类型:gp3
使用 SSM 参数查询 AMI-ID(示例区域为 us-east-1):
OSS 英伟达驱动程序:
aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
专有的英伟达驱动程序:
aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
使用以下方式查询 AMI-ID AWSCLI (示例区域为 us-east-1):
OSS 英伟达驱动程序:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
专有的英伟达驱动程序:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
Notice
NVIDIA 容器工具包 1.17.4
在 Container Toolkit 版本 1.17.4 中,现已禁用 CUDA 兼容库的挂载。为了确保与容器工作流程中的多个 CUDA 版本兼容,请确保更新您的 LD_LIBRARY_PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库,如此处 “如果您使用 CUDA 兼容层” 教程下所示-gpu-drivers.html# https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/ latest/dg/inference collapsible-cuda-compat
未来的 TensorFlow 操作系统更新
TensorFlow 2.16 将是最后一款使用 Ubuntu 20.04 操作系统的 DLAMI。从 TensorFlow 2.17及以上版本开始, DLAMIs 将开始使用Ubuntu 22.04作为基本操作系统。对于想要升级到这些新版本的客户,请确保您的工作流程已准备就绪,可以进行此次升级。
Keras 版本固定为 2.0 而不是 3.0
在最新的 TF2 .16 版本中,Keras 已从主版本 2 升级到主版本 3.0。此 Keras 版本完全重写了 Keras 软件包(有关更多信息,请参阅 Keras 3 文档
source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS
发布日期:2025-02-17
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20250215
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20250215
已更新
将 NVIDIA 容器工具包从版本 1.17.3 更新到 1.17.4 版
有关更多信息,请参阅此处的发行说明页面:https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.
4 在容器工具包版本 1.17.4 中,现已禁用 CUDA 兼容库的挂载。为了确保与容器工作流程中的多个 CUDA 版本兼容,请确保更新您的 LD_LIBRARY_PATH 以包含您的 CUDA 兼容性库,如此处 “如果您使用 CUDA 兼容层” 教程下所示-gpu-drivers.html# https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/ latest/dg/inference collapsible-cuda-compat
已删除
删除了 NV IDIA CUDA 工具包提供的用户空间库 cuobj 和 nvd
isasm,以解决 CVE 在 2025 年 2 月 18 日的 NVIDIA CUDA 工具包 安全公告中的问题
发布日期:2025-01-20
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20250120
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20250118
已更新
发布日期:2024-10-23
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20241022
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20241023
已更新
发布日期:2024-09-28
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240928
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240928
已更新
发布日期:2024-09-21
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240921
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240921
已更新
将 Nvidia 驱动程序和 Fabric Manager 从 535.183.01 版本升级到 550.90.07
将 EFA 版本从 1.32.0 升级到 1.34.0
将 PyTorch 版本从版本 2.3.0 更新到 2.3.1
新增了
在 OSS Nvidia 驱动程序映像上添加了对 P5e EC2 实例的支持。
发布日期:2024-08-19
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240817
新增了
增加了对 G6e 实例 EC2
的支持。
版本 2.16.2-发布日期:2024-07-26
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240725
已更新
将 TensorFlow 补丁版本从版本 2.16.1 更新到 2.16.2
已解决 2024-0 TensorFlow 7-17 发布的 DLAMI 中次要版本不正确的问题
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240717 版本无意中包含 TensorFlow 次要版本 2.17 而不是 2.16。请确保依赖于 TensorFlow 2.16 的工作流程正在升级到最新的 DLAMI。
版本 2.16.1-发布日期:2024-06-10
AMI 名称:
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240607
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240610
已更新
将 Nvidia 驱动程序版本从 535.161.08 更新到 535.183.01
发布日期:2024-05-10
请参阅 DLAMI 的重要更改
AMI 名称:
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240510
深度学习 OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)20240510
新增了
的初始版本:
深度学习专有 Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)系列。
深度学习 OSS Nvidia 驱动程序 AMI GPU TensorFlow 2.16(亚马逊 Linux 2)系列。
软件包括以下内容:
“nvidia-driver=535.161.08”
“fabric-manager=535.161.08”
“cuda=12.3"
“cudnn=8.9.7"
“efa=1.32.0"
“nccl=2.21.5"
“aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws”
添加了 tensorflow 虚拟环境(激活命令源/opt/tensorflow/bin/activate)。此环境包括以下内容:
“tensorflow=2.16.1"
注意
从 TF2 .16 开始,移除了 tf.estimator API。
要继续使用 tf.estimator,你需要使用 TF 2.15 或更早的版本。有关更多信息,请参阅 TensorFlow 2.16.1 发行说明
为了确保与客户工作流程的兼容性,我们使用环境变量 TF_USE_LEGACY_KERAS=1 将 Keras 版本固定为 2.0。如果您的工作流程需要使用 Keras 3.0,请使用以下脚本从您的 TensorFlow 虚拟环境 /opt/tensorflow 中移除此环境变量:
source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS