深度学习 AMI
开发人员指南
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AWS Deep Learning AMI 开发人员指南 文档历史记录

变更 说明 日期

Amazon EC2 上的 AWS Deep Learning Containers

Amazon EC2 上的 AWS Deep Learning Containers先决条件和相关信息已添加到设置指南中。

March 27, 2019

AWS 深度学习容器

增加了有关使用深度学习容器的新指南。

March 27, 2019

将 EI 与 MXNet Symbol API 结合使用的示例更新

提供了代码示例的更新。

February 4, 2019

TensorFlow Elastic Inference Predictor 和示例更新

添加了对 TensorFlow Predictor (EIPredictor) 的 Elastic Inference 支持。添加了一个关于如何将 EIPredictor 与 Single Shot Detector (SSD) 模型一起使用的示例。TensorFlow Serving 与 EI 示例已更新为使用相同的 SSD 模型。

January 23, 2019

具有 CUDA 10 的 PyTorch 1.0

采用 Conda 的 Deep Learning AMI 现在附带具有 CUDA 10 的 PyTorch 1.0。

December 13, 2018

CUDA 10 在 Deep Learning Base AMI 上可用

CUDA 10 已作为 Deep Learning Base AMI 的选项添加。有关如何更改和测试 CUDA 版本的说明。

December 11, 2018

将 TensorFlow Serving 与 Inception 模型一起使用

为 TensorFlow Serving 添加了使用 Inception 模型进行推理的示例(对于有和没有 Elastic Inference 的情况)。

November 28, 2018

使用具有 TensorFlow 和 Horovod 的 256 GPU 进行培训

TensorFlow with Horovod 教程已更新,以添加多节点培训的示例。

November 28, 2018

Elastic Inference

弹性推理先决条件和相关信息已添加到设置指南中。

November 28, 2018

在 DLAMI 上发布的 MMS v1.0。

此 MMS 教程已更新为使用新的模型存档格式 (.mar) 并演示新的启动和停止功能。

November 15, 2018

从每日构建版本安装 TensorFlow

增加了一个教程,其中讲述如何在您的 采用 Conda 的 Deep Learning AMI 上卸载 TensorFlow,然后安装 TensorFlow 的每日构建版本。

October 16, 2018

从每日构建安装 MXNet

增加了一个教程,其中讲述如何在您的 采用 Conda 的 Deep Learning AMI 上卸载 MXNet,然后安装 MXNet 的每日构建版本。

October 16, 2018

从每日构建安装 CNTK

增加了一个教程,其中讲述如何在您的 采用 Conda 的 Deep Learning AMI 上卸载 CNTK,然后安装 CNTK 的每日构建版本。

October 16, 2018

现在,Docker 预先安装在您的 DLAMI 上

从 采用 Conda 的 Deep Learning AMI 版本 14 开始,Docker 和 Docker for GPU 的 NVIDIA 版本已预先安装。

September 25, 2018

从每日构建安装 PyTorch

增加了一个教程,其中讲述如何在您的 采用 Conda 的 Deep Learning AMI 上卸载 PyTorch,然后安装 PyTorch 的每日构建版本。

September 25, 2018

分布式训练教程

增加了有关如何将 Keras-MXNet 用于多 GPU 训练的教程。针对 v4.2.0 更新了 Chainer 的教程。

July 23, 2018

TensorBoard 教程

示例已移至 ~/examples/tensorboard。更新了教程路径。

July 23, 2018

MXBoard 教程

增加了有关如何将 MXBoard 用于 MXNet 模型的可视化的教程。

July 23, 2018

Conda 教程

已更新示例 MOTD 以反映更新的版本。

July 23, 2018

Chainer 教程

此教程已更新为使用来自 Chainer 源的最新示例。

July 23, 2018

早期更新:

下表描述了 2018 年 7 月之前每个 AWS Deep Learning AMI 发行版中的重要更改。

变更 描述 日期
TensorFlow with Horovod 增加了有关利用 TensorFlow 和 Horovod 训练 ImageNet 的教程。 2018 年 6 月 6 日
升级指南 添加了升级指南。 2018 年 5 月 15 日
新区域和新的 10 分钟教程 添加的新区域:美国西部 (加利福利亚北部)、南美洲、加拿大 (中部)、欧洲 (伦敦) 和欧洲 (巴黎)。此外,第一版 10 分钟教程名为:“AWS Deep Learning AMI 入门”。 2018 年 4 月 26 日
Chainer 教程 添加了有关在多 GPU、单个 GPU 和 CPU 中使用 Chainer 的教程。CUDA 集成已针对多个框架从 CUDA 8 升级到 CUDA 9。 2018 年 2 月 28 日
Linux AMIs v3.0,以及 MXNet Model Server、TensorFlow Serving 和 TensorBoard 的引入 添加了适用于 Conda AMI 的教程(使用新模型)以及可视化服务功能(使用 MXNet Model Server v0.1.5、TensorFlow Serving v1.4.0 和 TensorBoard v0.4.0.AMI)和框架 CUDA 功能(在 Conda 和 CUDA 概述中描述)。最新发行说明迁移到 https://aws.amazon.com/releasenotes/ 2018 年 1 月 25 日
Linux AMI v2.0 基础、源和 Conda AMI 均已更新,涵盖了 NCCL 2.1。源和 Conda AMI 的更新还涵盖了 MXNet v1.0、PyTorch 0.3.0 和 Keras 2.0.9。 2017 年 12 月 11 日
添加了两个 Windows AMI 选项 发布了 Windows 2012 R2 和 2016 AMI:添加到 AMI 选择指南中并添加到发行说明中. 2017 年 11 月 30 日
初始文档版本 更改的详细说明,带有指向所更改主题/章节的链接。 2017 年 11 月 15 日