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

Per assistenza su come iniziare, consulta. [Guida introduttiva a DLAMI](getting-started.md)

#### Formato del nome AMI
<a name="name-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ GPU Nvidia Driver AMI TensorFlow 2.16 proprietaria con tecnologia di deep learning (Ubuntu 20.04) $ {} YYYY-MM-DD
+ GPU Nvidia Driver AMI TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {} YYYY-MM-DD

#### Istanze EC2 supportate
<a name="instances-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ Fai riferimento a Modifiche importanti a [ DLAMI ](important-changes.md)
+ Deep Learning con OSS Il driver Nvidia supporta G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en.
+ Il deep learning con driver Nvidia proprietario supporta G3 (non supportato), P3, P3dn G3.16x 

#### L'AMI include quanto segue:
<a name="contents-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>
+ ** AWS Servizio supportato**: EC2
+ **Sistema operativo**: Ubuntu 20.04
+ **Architettura ** di calcolo: x86
+ **Python**://.10 opt/tensorflow bin/python3
+ **TensorFlow versione: 2.16 **
+ **Driver NVIDIA: **
  + Driver Nvidia OSS: 550.144.03
  + Driver Nvidia proprietario: 550.144.03
+ **Stack NVIDIA CUDA12**:
  + Percorso di installazione di CUDA, NCCL e cuDDN://cuda-12.3/ usr/local
+ **Programma di installazione EFA**: 1.34.0
+ **AWS CLI **v2 come **AWS CLI aws2 ** e v1 come aws
+ **Tipo di volume EBS: gp3 **
+ **Interrogazione AMI-ID con parametro SSM (la regione di esempio è us-east-1): **
  + **Driver Nvidia OSS: **

    ```
    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
    ```
  + **Driver Nvidia proprietario: **

    ```
    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
    ```
+ **Interrogazione AMI-ID con AWSCLI (la regione di esempio è us-east-1): **
  + **Driver ** Nvidia OSS:

    ```
    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
    ```
  + **Driver Nvidia proprietario: **

    ```
    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
    ```

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

##### Versione Keras fissata alla 2.0 anziché alla 3.0
<a name="w2aac25c15c13c13c11b3"></a>

Con l'ultima TF2.16 versione, Keras è stato aggiornato dalla versione principale 2 alla versione principale 3.0. Questa versione di Keras è una riscrittura completa del pacchetto Keras (consulta la documentazione di [ Keras 3 per maggiori informazioni). ](https://keras.io/keras_3/) Per garantire la compatibilità con i flussi di lavoro dei clienti, abbiamo bloccato le versioni di Keras alla 2.0 utilizzando la variabile di ambiente TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1. Se i tuoi flussi di lavoro richiedono l'uso di Keras 3.0, rimuovi questa variabile di ambiente dal tuo ambiente virtuale/utilizzando il seguente script: TensorFlow opt/tensorflow 

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

#### Data di rilascio: 17/02/2020
<a name="2025-02-17-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215
+ GPU Nvidia Driver AMI 2.16 proprietaria per il deep learning (Ubuntu 20.04) 20250215 TensorFlow 

##### Aggiornato
<a name="w2aac25c15c13c13c13b7"></a>
+ NVIDIA Container Toolkit aggiornato dalla versione 1.17.3 alla versione 1.17.4
  + Per ulteriori informazioni, consulta la pagina delle note di rilascio qui: [ https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4 ](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4)

##### Rimosso
<a name="w2aac25c15c13c13c13b9"></a>
+ Sono state rimosse le librerie di spazio utente cuobj e nvdisasm fornite dal toolkit NVIDIA CUDA. [https://docs.nvidia.com/cuda/](https://docs.nvidia.com/cuda/)

#### Data di rilascio: 20/01/2020
<a name="2025-01-20-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118
+ GPU Nvidia Driver AMI 2.16 proprietaria per il deep learning (Ubuntu 20.04) 20250118 TensorFlow 

##### Aggiornato
<a name="w2aac25c15c13c13c15b7"></a>
+ Driver Nvidia aggiornato dalla versione 550.127.05 alla 550.144.03 per risolvere i problemi di CVE presenti nel NVIDIA GPU Display Driver Security Bulletin di gennaio 2025 [https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5614)

#### Data di rilascio: 22/10/2020
<a name="2024-10-22-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022
+ GPU Nvidia Driver AMI 2.16 proprietaria per il deep learning (Ubuntu 20.04) 20241022 TensorFlow 

##### Aggiornato
<a name="w2aac25c15c13c13c17b7"></a>
+ Driver Nvidia aggiornato dalla versione 550.90.07 alla 550.127.05 per risolvere i problemi di CVE presenti nel NVIDIA GPU Display Security Bulletin di ottobre 2024 [https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586](https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5586)

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

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241004
+ GPU Nvidia Driver AMI 2.16 proprietaria per il deep learning (Ubuntu 20.04) 20240920 TensorFlow 

##### Aggiornato
<a name="w2aac25c15c13c13c19b7"></a>
+ Nvidia Container Toolkit è stato aggiornato dalla versione 1.16.1 alla 1.16.2, risolvendo la vulnerabilità di sicurezza. [ CVE-2024-0133 ](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-0133)

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

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
+ GPU Nvidia Driver AMI 2.16 proprietaria per il deep learning (Ubuntu 20.04) 20240920 TensorFlow 

##### Aggiornato
<a name="w2aac25c15c13c13c21b7"></a>
+ Driver Nvidia e Fabric Manager aggiornati dalla versione 535.183.01 alla 550.90.07
+ Versione EFA aggiornata da 1.32.0 a 1.34.0
+ Versione aggiornata PyTorch dalla versione 2.3.0 alla 2.3.1

##### Aggiunto
<a name="w2aac25c15c13c13c21b9"></a>
+ È stato aggiunto il supporto per l'istanza P5e EC2 su OSS Nvidia Driver Images.

#### Data di rilascio: 19/08/2020
<a name="2024-08-19-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240816

##### Aggiunto
<a name="w2aac25c15c13c13c23b7"></a>
+ È stato aggiunto il supporto per l'istanza G6e EC2. [https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)

#### Versione 2.16.2 - Data di rilascio: 25/07/2024
<a name="2024-07-25-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240725

##### Aggiornato
<a name="w2aac25c15c13c13c25b7"></a>
+ Versione della patch aggiornata TensorFlow dalla versione 2.16.1 alla 2.16.2
+ Risolto il problema dell'aggiornamento della versione TensorFlow minore dalla 2.16 alla 2.17
  + La versione Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240717 conteneva inavvertitamente la versione secondaria 2.17 anziché 2.16. TensorFlow Assicurati che i flussi di lavoro basati sulla versione 2.16 vengano aggiornati all'ultima versione di DLAMI. TensorFlow 

#### Versione 2.16.1 - Data di rilascio: 2024-06-06
<a name="2024-06-06-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20-04"></a>

**Nomi AMI: **
+ GPU AMI Nvidia Driver OSS con apprendimento approfondito TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606
+ GPU Nvidia Driver AMI 2.16 proprietaria per il deep learning (Ubuntu 20.04) 20240606 TensorFlow 

##### Aggiornato
<a name="w2aac25c15c13c13c27b7"></a>
+ Versione del driver Nvidia aggiornata a 535.183.01 da 535.161.08

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

**Nomi AMI: **

Fai riferimento a Modifiche [ importanti al DLAMI ](important-changes.md)
+ GPU Nvidia Driver AMI TensorFlow 2.16 proprietaria di Deep Learning (Ubuntu 20.04) <>
+ GPU Nvidia Driver AMI 2.16 (Ubuntu 20.04) <> TensorFlow 

##### Aggiunto
<a name="w2aac25c15c13c13c29b9"></a>
+ Versione iniziale di:
  + Serie GPU Nvidia Driver AMI proprietaria di Deep Learning TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04).
  + Serie Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04).
  + Il software include quanto segue:
    + «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»
+ Aggiunto l'ambiente virtuale tensorflow (sorgente del comando di attivazione//). opt/tensorflow bin/activate Questo ambiente include quanto segue:
  + «tensorflow=2.16.1"
  + NOTA
    + A partire da TF2.16, l'API tf.estimator viene rimossa.
      + Per continuare a usare tf.estimator, dovrai usare TF 2.15 o una versione precedente. Per ulteriori informazioni, consulta le note di rilascio della versione [ TensorFlow 2.16.1 ](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.16.1)
    + Per garantire la compatibilità con i flussi di lavoro dei clienti, abbiamo bloccato le versioni di Keras alla 2.0 utilizzando la variabile di ambiente TF\_USE\_LEGACY\_KERAS=1. Se i tuoi flussi di lavoro richiedono l'uso di Keras 3.0, rimuovi questa variabile di ambiente dal tuo ambiente virtuale/utilizzando il seguente script: TensorFlow opt/tensorflow 

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