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# Deep Learning AMI with Conda
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Conda DLAMI は`conda` 仮想環境を使用しており、マルチフレームワークまたは単一フレームワークのいずれかの DLAMI があります。これらの環境は、インストールした異なるフレームワークの独立性が維持され、フレームワーク間の切り替えが合理化されるように設定されます。これは、DLAMI が提供するすべてのフレームワークを学習したり、試したりするのに最適です。ほとんどのユーザーにとって、新しい Deep Learning AMI with Conda は申し分のないものとなります。

フレームワークからの最新バージョンで頻繁に更新され、最新の GPU ドライバとソフトウェアが導入されることになります。大部分のドキュメントでは、一般的に** AWS Deep Learning AMIs と呼ばれます。これらの DLAMI は、Ubuntu 20.04、Ubuntu 22.04、Amazon Linux 2、Amazon Linux 2023 のオペレーティングシステムをサポートしています。オペレーティングシステムのサポートは、アップストリーム OS からのサポートによって異なります。

## 安定性とリリース候補
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Conda AMI は、各フレームワークの最新の正式リリース版の最適化バイナリを使用します。リリース候補および実験的機能は対象外です。この最適化は、C5、および C4 CPU インスタンスタイプにおけるトレーニングおよび推論を高速化する高速化テクノロジー (MKL DNN など) をサポートするフレームワークに依存します。また、バイナリは高度な Intel 指示セット (AVX、AVX-2、SSE4.1、SSE4.2 などを含む) をサポートするようにコンパイルされています。これによって、Intel CPU アーキテクチャ上のベクターおよび浮動小数点オペレーションが高速化されます。さらに、GPU インスタンスタイプでは、CUDA および cuDNN は最新の公式リリースがサポートするバージョンで更新されます。

Deep Learning AMI with Conda は、Amazon EC2 インスタンスにフレームワークの最初のアクティベーションから最適化されたフレームワークのバージョンを自動的にインストールします。詳細については、「[Deep Learning AMI with Conda の使用](tutorial-conda.md)」を参照してください。

カスタムまたは最適化されたビルドオプションを使用してソースからインストールする場合は、[Deep Learning Base AMI](overview-base.md) の方が適しています。

## Python 2 の廃止
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Python オープンソースコミュニティは、Python 2 のサポートを 2020 年 1 月 1 日に正式に終了しました。TensorFlow と PyTorch コミュニティは、TensorFlow 2.1 および PyTorch 1.4 リリースが Python 2 をサポートする最後のリリースになると発表しました。Python 2 Conda 環境を含む DLAMI (v26、v25 など) の以前のリリースは、引き続き利用できます。ただし、以前に公開された DLAMI のバージョンで Python 2 Conda 環境の更新を提供するのは、それらのバージョンのオープンソースコミュニティによって公開されたセキュリティ修正がある場合のみです。TensorFlow および PyTorch フレームワークの今後のバージョンを利用する DLAMI リリースには、Python 2 Conda 環境は含められません。

## CUDA サポート
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特定の CUDA バージョン番号は [GPU DLAMIリリースノート](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html#appendix-ami-release-notes-gpu)で確認できます。

**次回の予定**  
[DLAMI アーキテクチャのオプション](overview-architecture.md)

## 関連トピック
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+ Deep Learning AMI with Conda の使用に関するチュートリアルについては、[Deep Learning AMI with Conda の使用](tutorial-conda.md)のチュートリアルを参照してください。