Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
AMI de aprendizaje profundo con Conda
El DLAMI de Conda conda utiliza entornos virtuales, están presentes en varios marcos o en un solo marco. DLAMIs Estos entornos están configurados para mantener separadas las instalaciones de los distintos marcos de trabajo y agilizar el paso de un marco a otro. Esto resulta ideal para aprender y experimentar con todos los marcos de trabajo que ofrece la DLAMI. La mayoría de los usuarios descubrirán que la nueva AMI de aprendizaje profundo con Conda es perfecta para ellos.
Se actualizan a menudo con las versiones más recientes de los marcos de trabajo, y disponen del software y los controladores de GPU más recientes. En la mayoría de los documentos se hace referencia a ellos como los siguientes AWS Deep Learning AMIs . Son DLAMIs compatibles con los sistemas operativos Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04, Amazon Linux 2 y Amazon Linux 2023. La compatibilidad de los sistemas operativos depende de la compatibilidad con el sistema operativo anterior.
Comparación de Stable y Release Candidates
Los Conda AMIs utilizan binarios optimizados de las versiones formales más recientes de cada marco. No se esperan "release candidates" ni funciones experimentales. Las optimizaciones dependen de la compatibilidad del marco de trabajo para tecnologías de aceleración como MKL DNN de Intel, que acelerarán el entrenamiento y la inferencia en los tipos de instancias de CPU C5 y C4. Los binarios también se compilan para admitir conjuntos de instrucciones Intel avanzados, que incluyen, entre otros, AVX, AVX-2, .1 y .2. SSE4 SSE4 Estas instrucciones aceleran las operaciones con vectores y puntos flotantes en las arquitecturas de CPU de Intel. Además, para los tipos de instancias de GPU, se actualizan la CUDA y cuDNN con la versión que sea compatible con la última versión oficial.
La AMI de aprendizaje profundo con Conda instala automáticamente la versión más optimizada del marco para su EC2 instancia de Amazon tras la primera activación del marco. Para obtener más información, consulta Uso de la AMI de aprendizaje profundo con Conda.
Si desea instalar desde el código fuente mediante opciones de compilación personalizadas u optimizadas, las AMI base de aprendizaje profundo podrían ser una opción más adecuada para usted.
Retirada de Python 2
La comunidad de código abierto de Python finalizó oficialmente la compatibilidad con Python 2 el 1 de enero de 2020. La TensorFlow PyTorch comunidad ha anunciado que las versiones TensorFlow 2.1 y PyTorch 1.4 son las últimas compatibles con Python 2. Las versiones anteriores de la DLAMI (v26, v25, etc.) que contienen Python 2 Conda siguen estando disponibles. Sin embargo, proporcionamos actualizaciones para los entornos Conda de Python 2 en las versiones de DLAMI publicadas anteriormente solo si la comunidad de código abierto ha publicado correcciones de seguridad para esas versiones. Las versiones de DLAMI con las versiones más recientes de los marcos PyTorch y no contienen TensorFlow los entornos Conda de Python 2.
Compatibilidad con CUDA
Los números de versión específicos de CUDA se encuentran en las notas de la versión de GPU DLAMI.
Tema siguiente
Opciones de arquitectura para DLAMI
Temas relacionados
-
Para ver un tutorial sobre el uso de una AMI de aprendizaje profundo con Conda, consulte el tutorial de Uso de la AMI de aprendizaje profundo con Conda.
