Veröffentlicht am: Mar 24, 2020
Die AWS Deep Learning Containers sind heute mit den neuesten Framework-Versionen von TensorFlow (2.1.0 und 1.15.2), PyTorch 1.4.0 und MXNet 1.6.0 verfügbar. Mit dieser Veröffentlichung wird den Containern HAQM SageMaker Python SDK hinzugefügt. Außerdem wurden Updates am HAQM SageMaker Experiments-Paket vorgenommen. HAQM SageMaker Experiments ist ein Feature von HAQM SageMaker. Es ermöglicht das Sortieren, Nachverfolgen, Vergleichen und Evaluieren von Machine Learning (ML)-Experimenten und -Modellversionen. Die Schulungscontainer für TensorFlow 2.1.0 python3 beinhalten nun außerdem SageMaker Debugger. Dieses Feature erlaubt Daten-Wissenschaftlern, Modelltensoren im Rahmen von Schulungsaufträgen zu speichern und zu prüfen.
Sie können die neuen Versionen der Deep Learning-Container im HAQM SageMaker, HAQM Elastic Container Service für Kubernetes (HAQM EKS), selbstverwaltete Kubernetes, HAQM EC2 und HAQM Elastic Container Service (HAQM ECS) starten. Vollständige Listen von Frameworks, Ankündigungen zum Ende der Lebensdauer bestimmter Features und Versionen, die von den AWS Deep Learning Containers unterstützt werden, finden Sie in den Versionshinweisen zu PyTorch 1.4.0, MXNet 1.6.0, TensorFlow 2.1.0 und TensorFlow 1.15.2.
Weitere Details finden Sie auf dem AWS Marketplace. Eine Liste der verfügbaren Container finden Sie in unserer Dokumentation. Nutzen Sie unsere Einführungsanleitungen und Tutorials für Anfänger bis Fortgeschrittene in unserem Entwicklerhandbuch, um sich schnell mit den AWS Deep Learning Containers vertraut zu machen. Sie können sich auch in unserem Diskussionsforum registrieren, um Ankündigungen zu erhalten und Ihre Fragen zu veröffentlichen.