AWS现在提供用户预先配置的深度学习容器(Deep Learning Containers),使用者可以将预先训练的模型,放置在ECS(Elastic Container Service)上,以在新的深度学习容器进行推理,用户可以使用官方预先配置的映像文件,并根据需求自定义。AWS提到,不少使用者早已经使用Amazon EKS与ECS,在云端部署TensorFlow工作负载,而现在AWS让这项工作更加简单,优化映像档提供各种预设环境容器简化环境设置的工作,以缩短训练时间并提升推理效能。

这些不同的深度学习容器,其命名基于使用不同的框架、环境以及硬件,用户在框架有TensorFlow或MXNet两种选择,以执行模型训练或是推理任务,工作负载可以在CPU或是GPU上运作,Python的版本有2.7或3.6可供选择使用,使用者也可以选择采用分布式训练框架Horovod,并Ubuntu 16.04上执行。官方提到,这些映像文件都经过预先配置与验证,因此用户可以在数分钟内完成客制化设定,开始在Amazon ECS和Amazon EC2上开始执行深度学习任务,这些映像档免费释出,可以在AWS Marketplace和Elastic Container Registry中找到这些映像档,使用者可以直接使用官方提供的版本,或是根据需求选用其他函式库或加入额外的套件。内容来源至:朕亨爱心基金会 http://photonics.org.tw/