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

Para obtener ayuda para comenzar, consulte [Introducción a las DLAMI](getting-started.md).

#### Formato de nombre AMI
<a name="name-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Controlador Nvidia propietario de Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {} YYYY-MM-DD
+ Controlador Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 para OSS de aprendizaje profundo (Ubuntu 20.04) $ {} YYYY-MM-DD

#### Instancias de EC2 admitidas
<a name="instances-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Consulte [Cambios importantes en las DLAMI](important-changes.md).
+ El aprendizaje profundo con el controlador NVIDIA de código abierto admite G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e y P5en.
+ El aprendizaje profundo con el controlador propietario de Nvidia es compatible con G3 (G3.16x no compatible), P3 y P3dn

#### La AMI incluye lo siguiente:
<a name="contents-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ **Servicio compatible: EC2 AWS **
+ **Sistema operativo**: Ubuntu 20.04
+ **Arquitectura de computación**: x86
+ **Python**:/opt/tensorflow/1.0 bin/python3
+ **TensorFlow versión**: 2.16
+ **Controlador de NVIDIA**:
  + Controlador con software de código abierto de Nvidia: 550.144.03
  + Controlador NVIDIA propietario: 550.144.03
+ **Pila CUDA12 de NVIDIA**:
  + Ruta de instalación de CUDA, NCCL y cuDDN://cuda-12.3/ usr/local
+ **Instalador ** de EFA: 1.34.0
+ **AWS CLI v2 ** como aws2 y v1 como aws **AWS CLI **
+ **Tipo de volumen EBS**: gp3
+ **Consulta AMI-ID con el parámetro SSM (la región de ejemplo es us-east-1): **
  + **Controlador NVIDIA de código abierto**:

    ```
    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
    ```
  + Controlador NVIDIA propietario:

    ```
    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
    ```
+ **Consulta AMI-ID con AWSCLI (la región de ejemplo es us-east-1): **
  + **Controlador NVIDIA de código abierto**:

    ```
    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
    ```
  + Controlador NVIDIA propietario:

    ```
    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
    ```

#### Aviso
<a name="notices-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

##### La versión de Keras está anclada a la 2.0 en lugar de a la 3.0
<a name="w2aac25c15c13c13c11b3"></a>

Con la última TF2.16 versión, Keras se ha actualizado de la versión principal 2 a la versión principal 3.0. Esta versión de Keras es una reescritura completa del paquete de Keras (consulte la [documentación de Keras 3](https://keras.io/keras_3/) para obtener más información). Para garantizar la compatibilidad con los flujos de trabajo de los clientes, hemos anclado las versiones de Keras en la 2.0 mediante la variable de entorno TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1. Si sus flujos de trabajo requieren el uso de Keras 3.0, elimine esta variable de entorno de su entorno TensorFlow virtual/opt/tensorflow mediante el siguiente script:

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

#### Fecha de lanzamiento: 17-02-2020
<a name="2025-02-17-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Aprendizaje profundo OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215
+ Controlador Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215 propietario de Deep Learning

##### Actualizado
<a name="w2aac25c15c13c13c13b7"></a>
+ Se ha actualizado el kit de herramientas de contenedores de NVIDIA de la versión 1.17.3 a la versión 1.17.4.
  + Consulta la página de notas de la versión aquí para obtener más información: [ https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4 ](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)

##### Eliminaciones
<a name="w2aac25c15c13c13c13b9"></a>
+ Se han retirado las bibliotecas de espacio de usuario cuobj y nvdisasm proporcionadas por el [kit de herramientas de CUDA de NVIDIA](https://docs.nvidia.com/cuda/).

#### Fecha de la versión: 20/01/2025
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118
+ Controlador Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118 propietario de Deep Learning

##### Actualizado
<a name="w2aac25c15c13c13c15b7"></a>
+ Se ha actualizado el controlador de NVIDIA de la versión 550.127.05 a la 550.144.03 para corregir los CVE que figuran en el [boletín de seguridad de los controladores de pantalla de GPU de NVIDIA de enero de 2025](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614).

#### Fecha de la versión: 22/10/2024
<a name="2024-10-22-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Controlador de aprendizaje profundo OSS Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022
+ Controlador Nvidia propietario de Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022

##### Actualizado
<a name="w2aac25c15c13c13c17b7"></a>
+ Se ha actualizado el controlador de NVIDIA de la versión 550.90.07 a la 550.127.05 para corregir los CVE que figuran en el [boletín de seguridad de pantalla de GPU de NVIDIA de octubre de 2024](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586).

#### Fecha de la versión: 04/10/2024
<a name="2024-10-04-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Controlador de aprendizaje profundo OSS Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241004
+ Controlador Nvidia propietario de Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Actualizado
<a name="w2aac25c15c13c13c19b7"></a>
+ Se actualizó Nvidia Container Toolkit de la versión 1.16.1 a la 1.16.2 para solucionar la vulnerabilidad de seguridad. [ CVE-2024-0133 ](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

#### Fecha de la versión: 20/09/2024
<a name="2024-09-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
+ Controlador Nvidia propietario de Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920

##### Actualizado
<a name="w2aac25c15c13c13c21b7"></a>
+ Se han actualizado el controlador NVIDIA y Fabric Manager de la versión 535.183.01 a la 550.90.07.
+ Se ha actualizado EFA de la versión 1.32.0 a la 1.34.0.
+  PyTorch Versión actualizada de la versión 2.3.0 a la 2.3.1

##### Added
<a name="w2aac25c15c13c13c21b9"></a>
+ Se ha añadido compatibilidad para la instancia EC2 P5e en las imágenes del controlador NVIDIA de código abierto.

#### Fecha de la versión: 19/08/2024
<a name="2024-08-19-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240816

##### Added
<a name="w2aac25c15c13c13c23b7"></a>
+ Se ha agregado compatibilidad para la [instancia EC2 de G6e](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/).

#### Versión 2.16.2. - Fecha de lanzamiento: 25/07/2024
<a name="2024-07-25-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Controlador de aprendizaje profundo OSS Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240725

##### Actualizado
<a name="w2aac25c15c13c13c25b7"></a>
+ Se actualizó la versión del TensorFlow parche de la versión 2.16.1 a la 2.16.2
+ Se ha resuelto la actualización de la versión TensorFlow secundaria de la 2.16 a la 2.17
  + La versión 20240717 de Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240717 contenía inadvertidamente la versión secundaria 2.17 en lugar de la 2.16. TensorFlow Asegúrese de que los flujos de trabajo basados en la versión 2.16 se actualicen a la versión más reciente de DLAMI. TensorFlow 

#### Versión 2.16.1 - Fecha de lanzamiento: 06/06/2024
<a name="2024-06-06-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**
+ Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606
+ Controlador Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606, propietario de Deep Learning

##### Actualizado
<a name="w2aac25c15c13c13c27b7"></a>
+ Se ha actualizado la versión del controlador NVIDIA de la 535.183.01 a la 535.161.08.

#### Fecha de lanzamiento: 5-10 de octubre de 2024
<a name="2024-05-10-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nombres de AMI:**

Consulte [Cambios importantes en las DLAMI](important-changes.md).
+ Controlador Nvidia propietario de Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>
+ Controlador Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 para OSS de aprendizaje profundo (Ubuntu 20.04) <>

##### Added
<a name="w2aac25c15c13c13c29b9"></a>
+ Publicación inicial de:
  + Serie Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04), propiedad de Deep Learning.
  + Serie Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04).
  + El software incluye lo siguiente:
    + “nvidia-driver=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”
+ Se agregó el entorno virtual Tensorflow (fuente del comando de activación//). opt/tensorflow bin/activate Este entorno incluye lo siguiente:
  + “tensorflow=2.16.1”
  + NOTA
    + Para empezar TF2.16, se elimina la API tf.estimator.
      + Para seguir usando tf.estimator, se deberá usar TF 2.15 o una versión anterior. Consulte las notas de la versión [ TensorFlow 2.16.1 para obtener más información ](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1)
    + Para garantizar la compatibilidad con los flujos de trabajo de los clientes, hemos anclado las versiones de Keras en la 2.0 mediante la variable de entorno TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1. Si sus flujos de trabajo requieren el uso de Keras 3.0, elimine esta variable de entorno de su entorno TensorFlow virtual/opt/tensorflow mediante el siguiente script:

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