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Aprendizado profundo AMI com Conda
O Conda DLAMI usa ambientes conda virtuais, eles estão presentes em várias estruturas ou em uma estrutura única. DLAMIs Esses ambientes são configurados para manter as instalações de estruturas diferentes separadas e simplificar a alternância entre estruturas. Isso é ótimo para aprender e experimentar todas as estruturas que DLAMI ele tem a oferecer. A maioria dos usuários acha que o novo Deep Learning AMI with Conda é perfeito para eles.
Eles são atualizados frequentemente com as versões mais recentes das estruturas e têm os GPU drivers e o software mais recentes. Eles geralmente são chamados de “os” AMIs de deep learning da AWS na maioria dos documentos. Eles são DLAMIs compatíveis com os sistemas operacionais Ubuntu 20.04, Amazon Linux 2. O suporte a sistemas operacionais depende do suporte do sistema operacional upstream.
Estabilidade e candidatos a lançamento
O Conda AMIs usa binários otimizados das versões formais mais mais recentes de cada estrutura. Versões "release candidate" e recursos experimentais não devem ser esperados. As otimizações dependem do suporte da estrutura para tecnologias de aceleração como a da Intel MKLDNN, que acelera o treinamento e a inferência nos tipos de instância C5 e C4. CPU Os binários também são compilados para suportar conjuntos de instruções avançadas da Intel, incluindo, mas não se limitando aAVX, AVX -2, SSE4 .1 e SSE4 .2. Eles aceleram as operações vetoriais e de ponto flutuante nas CPU arquiteturas Intel. Além disso, por GPU exemplo, os tipos the CUDA e cu DNN são atualizados com qualquer versão suportada pela versão oficial mais recente.
O Deep Learning AMI with Conda instala automaticamente a versão mais otimizada da estrutura para sua EC2 instância Amazon após a primeira ativação da estrutura. Para mais informações, consulte Usando o aprendizado profundo AMI com o Conda.
Se você deseja realizar a instalação da origem usando opções de compilação personalizadas ou otimizadas, a de AMI de deep learning bases pode ser a melhor opção para você.
Defasagem do Python 2
A comunidade de código aberto Python encerrou oficialmente o suporte para Python 2 em 1 de janeiro de 2020. A PyTorch comunidade TensorFlow e anunciou que as versões TensorFlow 2.1 e PyTorch 1.4 são as últimas com suporte ao Python 2. As versões anteriores do DLAMI (v26, v25, etc.) que contêm ambientes Python 2 Conda continuam disponíveis. No entanto, fornecemos atualizações para os ambientes Python 2 Conda em DLAMI versões publicadas anteriormente somente se houver correções de segurança publicadas pela comunidade de código aberto para essas versões. DLAMIlançamentos com as versões mais recentes dos PyTorch frameworks TensorFlow e não contêm os ambientes Python 2 Conda.
CUDASupport
Números de CUDA versão específicos podem ser encontrados nas notas GPU DLAMI de lançamento.
A seguir
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Para ver um tutorial sobre como usar o Deep Learning AMI com o Conda, consulte o Usando o aprendizado profundo AMI com o Conda tutorial.
