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# AWS AMI-GPU für tiefes Lernen TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04)
<a name="aws-deep-learning-ami-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

Hilfe zu den ersten Schritten finden Sie unter. [Erste Schritte mit DLAMI](getting-started.md)

#### AMI-Namensformat
<a name="name-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {} YYYY-MM-DD
+ Deep-Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {} YYYY-MM-DD

#### Unterstützte EC2-Instances
<a name="instances-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Weitere Informationen finden Sie unter [ Wichtige Änderungen an DLAMI ](important-changes.md)
+ Deep Learning mit dem OSS Nvidia-Treiber unterstützt G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en.
+ Deep Learning mit dem proprietären Nvidia-Treiber unterstützt G3 (nicht unterstützt), P3, P3dn G3.16x 

#### Das AMI beinhaltet Folgendes:
<a name="contents-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ **Unterstützter AWS Dienst**: EC2
+ **Betriebssystem**: Ubuntu 20.04
+ **Compute-Architektur**: x86
+ **Python**:opt/tensorflow/.10 bin/python3
+ **TensorFlow Ausführung**: 2.16
+ **NVIDIA-Treiber**:
  + OSS Nvidia-Treiber: 550.144.03
  + Proprietärer Nvidia-Treiber: 550.144.03
+ **NVIDIA CUDA12-Stapel: **
  + CUDA-, NCCL- und cuDDN-Installationspfad://cuda-12.3/ usr/local
+ **EFA-Installationsprogramm:** 1.34.0
+ **AWS CLI v2 ** als **AWS CLI aws2 ** und v1 als aws
+ **EBS-Datenträgertyp: gp3 **
+ **Abfrage AMI-ID mit SSM-Parameter (Beispielregion ist us-east-1): **
  + **OSS Nvidia-Treiber: **

    ```
    aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
    ```
  + **Eigener Nvidia-Treiber**:

    ```
    aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
    ```
+ **Abfrage AMI-ID mit AWSCLI (Beispielregion ist us-east-1): **
  + **OSS Nvidia-Treiber: **

    ```
    aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
    ```
  + **Eigener Nvidia-Treiber**:

    ```
    aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
    ```

#### Notice (Hinweis)
<a name="notices-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

##### Die Keras-Version wurde an 2.0 statt an 3.0 angeheftet
<a name="w2aac25c15c13c13c11b3"></a>

Mit der neuesten TF2.16 Version wurde Keras von der Hauptversion 2 auf die Hauptversion 3.0 aktualisiert. Diese Keras-Version ist eine komplette Neufassung des Keras-Pakets (weitere Informationen finden Sie in der [ Keras 3-Dokumentation](https://keras.io/keras_3/)). Um die Kompatibilität mit Kundenworkflows sicherzustellen, haben wir die Keras-Versionen mithilfe der Umgebungsvariablen TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1 an 2.0 angeheftet. Wenn Ihre Workflows die Verwendung von Keras 3.0 erfordern, entfernen Sie diese Umgebungsvariable mit dem folgenden Skript aus Ihrer virtuellen Umgebung/: TensorFlow opt/tensorflow 

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```

#### Veröffentlichungsdatum: 2025-02-17
<a name="2025-02-17-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c15c13c13c13b7"></a>
+ Das NVIDIA Container Toolkit wurde von Version 1.17.3 auf Version 1.17.4 aktualisiert
  + Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den Versionshinweisen hier: [ https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4 ](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)

##### Entfernt
<a name="w2aac25c15c13c13c13b9"></a>
+ Die vom NVIDIA CUDA Toolkit bereitgestellten Userspace-Bibliotheken cuobj und nvdisasm wurden [ entfernt. ](https://docs.nvidia.com/cuda/)

#### Veröffentlichungsdatum: 2025-01-20
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c15c13c13c15b7"></a>
+ Der Nvidia-Treiber wurde von Version 550.127.05 auf 550.144.03 aktualisiert, um den Problemen von CVE im NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin für Januar 2025 Rechnung zu tragen [https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-10-22
<a name="2024-10-22-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c15c13c13c17b7"></a>
+ Der Nvidia-Treiber wurde von Version 550.90.07 auf 550.127.05 aktualisiert, um den Problemen von CVE im NVIDIA GPU Display Security Bulletin für Oktober 2024 Rechnung zu tragen [https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-10-04
<a name="2024-10-04-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241004
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c15c13c13c19b7"></a>
+ Das Nvidia Container Toolkit wurde von Version 1.16.1 auf 1.16.2 aktualisiert, um die Sicherheitslücke zu beheben. [ CVE-2024-0133 ](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-09-20
<a name="2024-09-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c15c13c13c21b7"></a>
+ Der Nvidia-Treiber und der Fabric Manager wurden von Version 535.183.01 auf 550.90.07 aktualisiert
+ Die EFA-Version wurde von 1.32.0 auf 1.34.0 aktualisiert
+  PyTorch Version von Version 2.3.0 auf 2.3.1 aktualisiert

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c15c13c13c21b9"></a>
+ Unterstützung für P5e EC2-Instance auf OSS Nvidia-Treiberimages hinzugefügt.

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-08-19
<a name="2024-08-19-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240816

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c15c13c13c23b7"></a>
+ Unterstützung für die G6e EC2-Instance hinzugefügt. [https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)

#### Version 2.16.2 — Veröffentlichungsdatum: 2024-07-25
<a name="2024-07-25-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240725

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c15c13c13c25b7"></a>
+ Die TensorFlow Patch-Version von Version 2.16.1 auf 2.16.2 wurde aktualisiert
+ Die TensorFlow Nebenversion, die von 2.16 auf 2.17 aktualisiert wurde, wurde behoben
  + Die Version 20240717 von Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) enthielt versehentlich die Nebenversion 2.17 statt 2.16. TensorFlow Bitte stellen Sie sicher, dass Workflows, die auf 2.16 basieren, auf das neueste DLAMI aktualisiert werden. TensorFlow 

#### Version 2.16.1 — Veröffentlichungsdatum: 2024-06-06
<a name="2024-06-06-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **
+ Tiefer Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606

##### Aktualisiert
<a name="w2aac25c15c13c13c27b7"></a>
+ Die Nvidia-Treiberversion wurde von 535.161.08 auf 535.183.01 aktualisiert

#### Veröffentlichungsdatum: 2024-05-10
<a name="2024-05-10-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**AMI-Namen: **

Weitere Informationen finden Sie unter [ Wichtige Änderungen an DLAMI ](important-changes.md)
+ Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>
+ Deep-Learning-OSS-Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>

##### Hinzugefügt
<a name="w2aac25c15c13c13c29b9"></a>
+ Erste Veröffentlichung von:
  + Proprietärer Deep-Learning-Treiber der TensorFlow AMI-GPU-Serie 2.16 (Ubuntu 20.04).
  + Deep-Learning-OSS-Nvidia-Treiberserie AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04).
  + Die Software beinhaltet Folgendes:
    + „nvidia-Treiber=535.161.08"
    + „Fabric-Manager=535.161.08"
    + „cuda = 12,3“
    + „cudnn=8,9,7“
    + „efa=1,32,0"
    + „nccl=2,21,5"
    + „aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws“
+ Virtuelle Tensorflow-Umgebung hinzugefügt (Aktivierungsbefehlsquelle//). opt/tensorflow bin/activate Diese Umgebung umfasst Folgendes:
  + „Tensorflow = 2.16.1"
  + NOTIZ
    + Ab sofort TF2.16 wird die tf.estimator-API entfernt.
      + Um tf.estimator weiterhin verwenden zu können, müssen Sie TF 2.15 oder eine frühere Version verwenden. Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen zu [ TensorFlow 2.16.1 ](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1)
    + Um die Kompatibilität mit den Workflows unserer Kunden sicherzustellen, haben wir die Keras-Versionen mithilfe der Umgebungsvariablen TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1 an 2.0 angeheftet. Wenn Ihre Workflows die Verwendung von Keras 3.0 erfordern, entfernen Sie diese Umgebungsvariable mit dem folgenden Skript aus Ihrer virtuellen Umgebung/: TensorFlow opt/tensorflow 

```
source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS
```