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Apprentissage profond AMI avec Conda
Le Conda DLAMI utilise des environnements conda virtuels, ils sont présents soit en multi-framework, soit en framework unique. DLAMIs Ces environnements sont configurés de manière à séparer les différentes installations de framework et à rationaliser le passage d'un framework à l'autre. Cela est idéal pour apprendre et expérimenter toutes les infrastructures que la DLAMI offre. La plupart des utilisateurs trouvent que le nouveau Deep Learning AMI avec Conda est parfait pour eux.
Ils sont souvent mis à jour avec les dernières versions des frameworks et disposent des derniers GPU pilotes et logiciels. Ils sont généralement désignés comme « les » AWS Apprentissage profond (deep learning) AMIs dans la plupart des documents. Ils DLAMIs prennent en charge les systèmes d'exploitation Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04, Amazon Linux 2, Amazon Linux 2023. La prise en charge des systèmes d'exploitation dépend du support fourni par le système d'exploitation en amont.
Candidats stables et candidats à la sortie
Les Conda AMIs utilisent des binaires optimisés des versions formelles les plus récentes de chaque framework. Il n'est pas prévu de versions candidates et de fonctions expérimentales. Les optimisations dépendent de la prise en charge par le framework de technologies d'accélération telles que celles d'Intel MKLDNN, qui accélèrent l'entraînement et l'inférence sur les types d'instances C5 et C4. CPU Les fichiers binaires sont également compilés pour prendre en charge les ensembles d'instructions Intel avancés, y compris, mais sans s'y limiterAVX, AVX -2, SSE4 .1 et SSE4 .2. Ils accélèrent les opérations vectorielles et en virgule flottante sur CPU les architectures Intel. De plus, pour les types d'GPUinstance, the CUDA et cu, DNN sont mis à jour avec la version prise en charge par la dernière version officielle.
Le Deep Learning AMI with Conda installe automatiquement la version la plus optimisée du framework pour votre EC2 instance Amazon lors de la première activation du framework. Pour plus d’informations, consultez Utiliser le Deep Learning AMI avec Conda.
Si vous souhaitez effectuer une installation à partir des sources, en utilisant des options de construction personnalisées ou optimisées, le AMI des Deep Learning s pourrait être une meilleure option pour vous.
Obsolescence de Python 2
La communauté open source Python a officiellement mis fin au support de Python 2 le 1er janvier 2020. La PyTorch communauté TensorFlow et la communauté ont annoncé que les versions TensorFlow 2.1 et PyTorch 1.4 sont les dernières à supporter Python 2. Les versions précédentes DLAMI (v26, v25, etc.) contenant les environnements Python 2 Conda sont toujours disponibles. Cependant, nous fournissons des mises à jour des environnements Python 2 Conda sur les DLAMI versions publiées précédemment uniquement si des correctifs de sécurité ont été publiés par la communauté open source pour ces versions. DLAMIles versions contenant les dernières versions des PyTorch frameworks TensorFlow et ne contiennent pas les environnements Python 2 Conda.
Prise en charge de CUDA
Les numéros de CUDA version spécifiques se trouvent dans les notes GPU DLAMI de publication.
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Rubriques connexes
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Pour un didacticiel sur l'utilisation d'un Deep Learning AMI avec Conda, consultez le Utiliser le Deep Learning AMI avec Conda didacticiel.
