DLAMI 的功能 - 深度学习 AMI
预装框架预装 GPU 软件模型处理和可视化
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DLAMI 的功能

预装框架

目前有两种主要的 DLAMI 版本，均包含与操作系统 (OS) 和软件版本相关的其他变体：

带 Conda 的深度学习 AMI 使用 conda 环境来隔离每个框架，以便您可以随意切换框架，而不用担心其依赖项发生冲突。

这是带 Conda 的深度学习 AMI 所支持框架的完整列表：

  • Apache MXNet（孵化版）

  • PyTorch

  • TensorFlow 2

注意

从 v28 版本开始，我们将不再在 Amazon Deep Learning AMI 中包含 CNTK、Caffe、Caffe2、Theano、Chainer 或 Keras Conda 环境。包含这些环境的先前版本的 Amazon Deep Learning AMI 将继续可用。但是，只有在开源社区针对这些框架发布安全修补程序时，我们才会为这些环境提供更新。

预装 GPU 软件

即使您使用仅包含 CPU 的实例，DLAMI 也将具有 NVIDIA CUDA 和 NVIDIA cuDNN。无论实例类型是什么，安装的软件都是相同的。请记住，GPU 特定工具只适用于至少包含一个 GPU 的实例。选择 DLAMI 的实例类型中包含有关此内容的更多信息。

有关 CUDA 安装的更多信息，请参阅 CUDA 安装和框架绑定。

模型处理和可视化

带 Conda 的深度学习 AMI 预装有两种模型服务器，一种用于 MXNet，另一种用于 TensorFlow，还预装有 TensorBoard，用于模型可视化。