《Amazon Deep Learning AMI 开发人员指南》的文档历史记录 - 深度学习 AMI
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《Amazon Deep Learning AMI 开发人员指南》的文档历史记录

变更说明日期

Graviton DLAMI

这些区域有:Amazon Deep Learning AMI现在支持基于 Arm 处理器的 Graviton GPU 上的图像。

2021 年 11 月 29 日

哈瓦那 DLAMI

这些区域有:Amazon Deep Learning AMI现在支持哈瓦那高迪硬件和哈瓦那 SynapSeAI SDK。

2021 年 10 月 25 日

TensorFlow 2

现在,附带 Conda 的深度学习 AMI TensorFlow 2 使用 CUDA 10。

2019 年 12 月 3 日

Amazon推理

深度学习 AMI 现在支持Amazon推理硬件和AmazonNeuron SDK。

2019 年 12 月 3 日

使用 TensorFlow 使用初创模型进行服务

添加了将推理与 Inception 模型一起使用的示例 TensorFlow 对于有和没有 Elastic Inference 的情况。

2018 年 11 月 28 日

使用 256 GPU 进行培训 TensorFlow 和 Horovod

这些区域有: TensorFlow 随着 Horovod 教程已更新,以添加多节点培训的示例。

2018 年 11 月 28 日

Elastic Inference

弹性推理先决条件和相关信息已添加到设置指南中。

2018 年 11 月 28 日

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。

2018 年 11 月 15 日

安装 TensorFlow 从每日构建

增加了一个教程,其中讲述如何在每日构建卸载 TensorFlow,然后安装 TensorFlow 在你的深度学习 AMI 上使用 Conda。

2018 年 10 月 16 日

从每日构建安装 CNTK

增加了一个教程,其中讲述如何在您的深度学习 AMI 上卸载 CNTK,然后安装 CNTK 的每日构建版本。

2018 年 10 月 16 日

从每晚版本中安装 Apache MxNet(孵化)

增加了一个教程,其中讲述如何在您的深度学习 AMI 上卸载 MXNet,然后安装 MXNet 的每日构建版本。

2018 年 10 月 16 日

安装 PyTorch 从每日构建

增加了一个教程,其中讲述如何在每日构建卸载 PyTorch,然后安装 PyTorch 在你的深度学习 AMI 上使用 Conda。

2018 年 9 月 25 日

现在,Docker 预先安装在您的 DLAMI 上

从使用 Conda 的深度学习 AMI v14 开始,Docker 和 NVIDIA 的 GPU Docker 版本已预先安装。

2018 年 9 月 25 日

TensorBoard 教程

示例已移至 ~/examples/tensorboard。更新了教程路径。

2018 年 7 月 23 日

MXBoard 教程

增加了有关如何将 MXBoard 用于 MXNet 模型可视化的教程。

2018 年 7 月 23 日

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。

2018 年 7 月 23 日

Conda 教程

已更新示例 MOTD 以反映更新的版本。

2018 年 7 月 23 日

Chainer 教程

此教程已更新为使用来自 Chainer 源的最新示例。

2018 年 7 月 23 日

早期更新:

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

更改 说明 日期
TensorFlow with Horovod 添加了培训教程 ImageNet 和 TensorFlow 还有 Horovod。 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 添加了新区域: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:“深度学习 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 AMI v3.0,以及 MXNet Model Server 的引入, TensorFlow 服务和 TensorBoard 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 提供 v1.4.0,以及 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 http://www.amazonaws.cn/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 均已更新,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