亞馬遜希望能夠更輕松地在亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)上啟動(dòng)和運(yùn)行人工智能應(yīng)用程序。為此，亞馬遜今天推出了AWS深度學(xué)習(xí)容器，這是一個(gè)預(yù)先安裝了當(dāng)前最流行深度學(xué)習(xí)框架的Docker圖像庫。

AWS的深度學(xué)習(xí)和AI總經(jīng)理Matt Wood表示，他們已經(jīng)完成了框架構(gòu)建、編譯、生成、配置、優(yōu)化的所有工作，用戶可以省去繁瑣的安裝和維護(hù)步驟。此外，AWS深度學(xué)習(xí)容器經(jīng)過優(yōu)化，可以在AWS上的實(shí)例集群上高效地分配機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載，從而立即獲得高性能和可擴(kuò)展性。

這個(gè)由亞馬遜預(yù)先配置和驗(yàn)證新AWS容器圖像庫支持谷歌的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架和Apache MXNet，以及Facebook的PyTorch和其他深度學(xué)習(xí)框架。今后，他們還會(huì)將其拓展到全方位的AWS服務(wù)，包括Amazon ECS，適用于Kubernetes的亞馬遜彈性容器服務(wù)，以及Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）和Amazon EC2上的Kubernetes。（可以使用深度學(xué)習(xí)容器將微服務(wù)添加到部署在Kubernetes上的應(yīng)用程序。）

Wood表示，這個(gè)深度學(xué)習(xí)容器包括許多針對AWS的優(yōu)化和改進(jìn)，使“云端訓(xùn)練和推理達(dá)到最高性能。”TensorFlow的優(yōu)化使得一些AI模型的訓(xùn)練速度提高兩倍，“顯著”改進(jìn)了GPU擴(kuò)展，拓展效率高達(dá)90％，適用于256個(gè)GPU。

“AWS深度學(xué)習(xí)容器與Amazon EKS和Amazon ECS緊密集成，為用戶訓(xùn)練、驗(yàn)證和部署構(gòu)建自定義機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程提供更多靈活性，”亞馬遜在一篇博文中寫道。“通過此集成，Amazon EKS和Amazon ECS可處理在虛擬機(jī)群集上部署和擴(kuò)展AWS深度學(xué)習(xí)容器所需的所有容器編排。”

從今天開始，AWS Marketplace和Elastic Container Registry中均可免費(fèi)試用AWS深度學(xué)習(xí)容器。

亞馬遜在拉斯維加斯舉行的年度re：Invent大會(huì)上推出Inferentia（一種為云推理定制的高吞吐量、低延遲處理器）幾個(gè)月后，AWS深度學(xué)習(xí)容器首次亮相。Inferentia支持NT8、FP16和混合精度，以及多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，包括TensorFlow、Caffe2和ONNX。預(yù)計(jì)今年這些服務(wù)可在包括EC2和SageMaker中使用。

參考鏈接：https://venturebeat.com/2019/03/27/amazons-aws-deep-learning-containers-simplify-ai-app-development/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AWS推出深度学习容器，简化AI程序开发的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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