在 Amazon ECS任務定義中指定深度學習

若要在 Amazon 上執行 Habana Gaudi 加速的深度學習容器ECS，您的任務定義必須包含預先建置容器的容器定義，該容器提供深度學習模型給 PyTorch TensorFlow 或使用 AWS 深度學習容器提供的 Habana SynapseAI。

下列容器映像具有 TensorFlow 2.7.0 和 Ubuntu 20.04。針對 Habana Gaudi 加速器最佳化的預先建置深度學習容器的完整清單會保留在 上 GitHub。如需詳細資訊，請參閱 Habana Training Containers (Habana 訓練容器)。

763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training-habana:2.7.0-hpu-py38-synapseai1.2.0-ubuntu20.04

以下是 Amazon 上 Linux 容器的範例任務定義EC2，顯示要使用的語法。此範例使用包含 Habana Labs System Management Interface Tool (HL-SMI) 的映像，如下所示： vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614

{
    "family": "dl-test",
    "requiresCompatibilities": ["EC2"],
    "placementConstraints": [
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.os-type == linux"
        },
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.instance-type == dl1.24xlarge"
        }
    ],
    "networkMode": "host",
    "cpu": "10240",
    "memory": "1024",
    "containerDefinitions": [
        {
            "entryPoint": [
                "sh",
                "-c"
            ],
            "command": ["hl-smi"],
            "cpu": 8192,
            "environment": [
                {
                    "name": "HABANA_VISIBLE_DEVICES",
                    "value": "all"
                }
            ],
            "image": "vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614",
            "essential": true,
            "name": "tensorflow-installer-tf-hpu"
        }
    ]
}