采用 Conda 的 Deep Learning AMI - 深度学习 AMI
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采用 Conda 的 Deep Learning AMI

Conda DLAMI 使用 Anaconda 虚拟环境。这些环境配置为单独安装不同的框架。它还可以让您轻松切换框架。这对了解和体验 DLAMI 必须提供的所有框架很有好处。大多数用户会发现新的 采用 Conda 的 Deep Learning AMI 非常适合他们。

这些“Conda” AMIs 将成为 DLAMI。它将经常使用框架中的最新版本进行更新,并拥有最新的 GPU 驱动程序和软件。在大多数文档中,它通常被称为 AWS Deep Learning AMI

  • 乌布图18.04 DLAMI 具有以下框架: Apache(Apa MXNet (孵育)、Chineer、 PyTorch, TensorFlow,和 TensorFlow 2间

  • Ubuntu16.04和AmazonLinux DLAMI 具有以下框架: Apache(Apa MXNet (孵育)、Chiner、Keras、 PyTorch, TensorFlow,和 TensorFlow 2间

  • 亚马逊Linux2 DLAMI 具有以下框架: Apache(Apa MXNet (孵育)、Chineer、 PyTorch, TensorFlow, TensorFlow 2和Keras

注意

从 v28 版本开始,AWS Deep Learning AMI 中将不再包含 CNTK、Caffe、Caffe2 和 Theano Conda 环境。包含这些环境的先前版本的 AWS 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。

稳定性与候选版本

悦游 AMIs 使用每个框架中最新正式版本的优化二进制文件。不会有候选版本和实验性功能。优化取决于框架对 Intel 的 MKL DNN 等加速技术的支持,这些技术可加快在 C5 和 C4 CPU 实例类型上的训练和推理速度。二进制文件也将被编译以支持高级 Intel 指令集,包括但不限于 AVX、AVX-2、SSE4.1 和 SSE4.2。这些指令将加快 Intel CPU 架构上向量和浮点运算的速度。另外,对于GPU实例类型,CUDA和 cuDNN 将更新至最新版本支持。

采用 Conda 的 Deep Learning AMI 会在框架首次激活时自动为您的 EC2 实例安装框架的最优化版本。有关更多信息,请参阅 Using the 采用 Conda 的 Deep Learning AMI

如果要使用自定义或优化的版本选项从源安装,Deep Learning Base AMI 可能是更好的选择。

Python 2 弃用

Python 开源社区已于 2020 年 1 月 1 日正式结束对 Python 2 的支持。的 TensorFlow 和 PyTorch 社区已宣布 TensorFlow 2.1和 PyTorch 1.4版本将是支持Python2的最后版本。包含 Python 2 Conda 环境的 DLAMI 先前版本(v26、v25 等)将继续可用。但是,我们将在之前发布的 DLAMI 版本,只有在这些版本的开源社区发布了安全修复程序时。 DLAMI 下一版本的发布 TensorFlow 和 PyTorch 框架将不包含Python2Conda环境。

Elastic Inference 支持

采用 Conda 的 Deep Learning AMI 附带支持 AWS Deep Learning AMI,Ubuntu 16.04 选项AWS Deep Learning AMI Amazon Linux 选项 Elastic Inference 的环境。AWS Deep Learning AMI,Ubuntu 18.04 选项AWS Deep Learning AMI Amazon Linux 2 选项 目前不支持 Elastic Inference 环境。有关 Elastic Inference 的教程和更多信息,请参阅 Elastic Inference 文档

CUDA 支持

采用 Conda 的 Deep Learning AMI 的 CUDA 版本以及每个所支持的框架:

  • CUDA10.1配 cuDNN 七: Apache(Apa MXNet

  • CUDA10配 cuDNN 七: PyTorch, TensorFlow, TensorFlow 2,Apache(Apache MXNet,链器

可以在 DLAMI 的发行说明中找到特定的框架版本号

选择这个 DLAMI 类型,或通过“后续步骤”选项了解有关其他 DLAMI 的更多信息。

后续步骤

Deep Learning Base AMI

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