View a markdown version of this page

AWS Pembelajaran Mendalam AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) - AWS Deep Learning AMIs
Format Nama AMIInstans EC2 yang didukungKonten AMIPemberitahuanTanggal Rilis: 2025-02-17Tanggal Rilis: 2025-01-20Tanggal Rilis: 2024-10-23Tanggal Rilis: 2024-09-28Tanggal Rilis: 2024-09-21Tanggal Rilis: 2024-08-19Versi 2.16.2 - Tanggal Rilis: 26/07/2021Versi 2.16.1 - Tanggal Rilis: 10/06/2022Tanggal Rilis: 2024-05-10

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

AWS Pembelajaran Mendalam AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2)

Untuk bantuan memulai, lihatMemulai dengan DLAMI.

Format Nama AMI

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) $ {} YYYY-MM-DD

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) $ {} YYYY-MM-DD

Instans EC2 yang didukung

  • Silakan merujuk ke Perubahan penting pada DLAMI.

  • Pembelajaran Mendalam dengan OSS Driver Nvidia mendukung G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en.

  • Pembelajaran Mendalam dengan Driver Nvidia Proprietary mendukung G3 (G3.16x tidak didukung), P3, P3dn

AMI meliputi yang berikut:

  • AWS Layanan yang Didukung: EC2

  • Sistem Oper asi: Amazon Linux 2

  • Arsitektur Komputasi: x86

  • Python:opt/tensorflow//bin/python3.10

  • TensorFlow versi: 2.16

  • Driver NVIDIA:

    • Driver OS Nvidia: 550.144.03

    • Driver Nvidia eksklusif: 550.144.03

  • Tumpukan NVIDIA CUDA12:

    • Jalur instalasi CUDA, NCCL dan CudDn: /cuda-12.2/ usr/local

  • Pemasang EFA: 1.34.0

  • AWS CLI v2 sebagai aws2 dan AWS CLI v1 sebagai aws

  • Jenis volume EBS: gp3

  • Kueri AMI-ID dengan Parameter SSM (contoh wilayah adalah us-east-1):

    • Driver OS Nvidia:

      aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text

    • Driver Nvidia Berpemilik:

      aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text

  • Kueri AMI-ID dengan AWSCLI (contoh wilayah adalah us-east-1):

    • Driver OS Nvidia:

      aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text

    • Driver Nvidia Berpemilik:

      aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text

Pemberitahuan

Perangkat Kontainer NVIDIA 1.17.4

Dalam Container Toolkit versi 1.17.4 pemasangan pustaka compat CUDA sekarang dinonaktifkan. Untuk memastikan kompatibilitas dengan beberapa versi CUDA pada alur kerja kontainer, pastikan Anda memperbarui LD_LIBRARY_PATH Anda untuk menyertakan pustaka kompatibilitas CUDA Anda seperti yang ditunjukkan di bawah tutorial “Jika Anda menggunakan lapisan kompatibilitas CUDA” di sini - #collapsible -cuda-compat https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-gpu-drivers.html

Pembaruan Sistem TensorFlow Operasi Masa Depan

TensorFlow 2.16 akan menjadi DLAMI terakhir yang menggunakan Sistem Operasi Ubuntu 20.04. Dimulai dengan TensorFlow 2.17 dan di atasnya, DLamis akan mulai menggunakan Ubuntu 22.04 sebagai Sistem Operasi dasar. Untuk pelanggan yang ingin meningkatkan ke versi baru ini, pastikan alur kerja Anda siap untuk peningkatan ini.

Versi Keras disematkan ke 2.0, bukan 3.0

Dengan TF2.16 rilis terbaru, Keras telah ditingkatkan dari versi utama 2 ke versi utama 3.0. Versi Keras ini adalah penulisan ulang lengkap dari paket Keras (silakan lihat dokumentasi Keras 3 untuk informasi lebih lanjut). Untuk memastikan kompatibilitas dengan alur kerja pelanggan, kami telah menyematkan versi Keras ke 2.0 menggunakan variabel lingkungan TF_USE_LEGACY_KERAS=1. Jika alur kerja Anda memerlukan penggunaan Keras 3.0, harap hapus variabel lingkungan ini dari lingkungan TensorFlow virtual Anda/ opt/tensorflow menggunakan skrip berikut:

source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS

Tanggal Rilis: 2025-02-17

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20250215

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia Berpemilik AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20250215

Diperbarui
Dihapus

Tanggal Rilis: 2025-01-20

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OSS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20250120

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia Berpemilik AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20250118

Diperbarui

Tanggal Rilis: 2024-10-23

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20241022

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia Berpemilik AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20241023

Diperbarui

Tanggal Rilis: 2024-09-28

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240928

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia Berpemilik AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240928

Diperbarui

  • Upgrade Nvidia Container Toolkit dari versi 1.16.1 ke 1.16.2, mengatasi kerentanan keamanan. CVE-2024-0133

Tanggal Rilis: 2024-09-21

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240921

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia Berpemilik AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240921

Diperbarui

  • Driver Nvidia dan Fabric Manager yang ditingkatkan dari versi 535.183.01 ke 550.90.07

  • Versi EFA yang ditingkatkan dari 1.32.0 ke 1.34.0

  • PyTorch Versi yang diperbarui dari versi 2.3.0 ke 2.3.1

Ditambahkan

  • Menambahkan dukungan untuk Instance P5e EC2 pada OSS Nvidia Driver Images.

Tanggal Rilis: 2024-08-19

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240817

Ditambahkan

Versi 2.16.2 - Tanggal Rilis: 26/07/2021

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240725

Diperbarui

  • Versi TensorFlow patch yang diperbarui dari versi 2.16.1 ke 2.16.2

  • Terselesaikan versi TensorFlow minor yang salah di DLAMI yang dirilis pada 2024-07-17

    • Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240717 rilis secara tidak sengaja berisi TensorFlow versi minor 2.17 daripada 2.16. Harap pastikan alur kerja yang bergantung pada TensorFlow 2.16 sedang meningkatkan ke DLAMI terbaru.

Versi 2.16.1 - Tanggal Rilis: 10/06/2022

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam OSS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240607

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia Berpemilik AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240610

Diperbarui

  • Versi driver Nvidia yang diperbarui ke 535.183.01 dari 535.161.08

Tanggal Rilis: 2024-05-10

Silakan merujuk ke Perubahan penting pada DLAMI

Nama AMI:

  • Pembelajaran Mendalam Driver Nvidia Berpemilik AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240510

  • Pembelajaran Mendalam OS Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240510

Ditambahkan

  • Rilis awal dari:

    • Pembelajaran Mendalam Seri Driver Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2).

    • Pembelajaran Mendalam OSS Driver Nvidia seri AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2).

    • Perangkat Lunak Termasuk sebagai berikut:

      • “nvidia-driver = 535.161.08"

      • “pengelola kain = 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”

  • Menambahkan lingkungan virtual tensorflow (sumber perintah aktivasi/opt/tensorflow/bin/activate). Lingkungan ini meliputi yang berikut:

    • “tensorflow = 2.16.1"

    • CATATAN

      • Dimulai dengan TF2.16, tf.estimator API dihapus.

        • Untuk terus menggunakan tf.estimator, Anda harus menggunakan TF 2.15 atau versi sebelumnya. Silakan lihat catatan rilis TensorFlow 2.16.1 untuk informasi lebih lanjut

      • Untuk memastikan kompatibilitas dengan alur kerja pelanggan, kami telah menyematkan versi Keras ke 2.0 menggunakan variabel lingkungan TF_USE_LEGACY_KERAS=1. Jika alur kerja Anda memerlukan penggunaan Keras 3.0, harap hapus variabel lingkungan ini dari lingkungan TensorFlow virtual Anda/ opt/tensorflow menggunakan skrip berikut:

source /opt/tensorflow/bin/activate
unset TF_USE_LEGACY_KERAS