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AWS Deep-Learning-AMI-GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04)
Hilfe zu den ersten Schritten finden Sie unter. Erste Schritte mit DLAMI
AMI-Namensformat
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {YYYY-MM-DD}
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) $ {YYYY-MM-DD}
EC2 Unterstützte Instanzen
Weitere Informationen finden Sie unter Wichtige Änderungen an DLAMI
Deep Learning mit OSS Der Nvidia-Treiber unterstützt G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en.
Deep Learning mit proprietärem Nvidia-Treiber unterstützt G3 (G3.16x nicht unterstützt), P3, P3dn
Das AMI umfasst Folgendes:
Unterstützter AWS Dienst: EC2
Betriebssystem: Ubuntu 20.04
Rechenarchitektur: x86
Python:/opt/tensorflow/bin/python3.10
TensorFlow Ausführung: 2.16
NVIDIA-Treiber:
OS Nvidia-Treiber: 550.144.03
Proprietärer Nvidia-Treiber: 550.144.03
CUDA12 NVIDIA-Stapel:
CUDA-, NCCL- und cuDDN-Installationspfad:/-12.3/ usr/local/cuda
EFA-Installationsprogramm: 1.34.0
AWS CLI v2 als aws2 und v1 als aws AWS CLI
EBS-Volumetyp: gp3
AMI-ID mit SSM-Parameter abfragen (Beispielregion ist us-east-1):
OSS Nvidia-Treiber:
aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output textEigener Nvidia-Treiber:
aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-ubuntu-20.04/latest/ami-id --region us-east-1 --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
AMI-ID abfragen mit AWSCLI (Beispielregion ist us-east-1):
OSS Nvidia-Treiber:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output textEigener Nvidia-Treiber:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
Notice (Hinweis)
Die Keras-Version wurde an 2.0 statt an 3.0 gepinnt
Mit der neuesten Version TF2 1.6 wurde Keras von der Hauptversion 2 auf die Hauptversion 3.0 aktualisiert. Diese Keras-Version ist eine komplette Neufassung des Keras-Pakets (weitere Informationen finden Sie in der Keras 3-Dokumentation
source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS
Veröffentlichungsdatum: 2025-02-17
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250215
Aktualisiert
Das NVIDIA Container Toolkit wurde von Version 1.17.3 auf Version 1.17.4 aktualisiert
Entfernt
Datum der Veröffentlichung: 2025-01-20
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20250118
Aktualisiert
Datum der Veröffentlichung: 22.10.2024
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241022
Aktualisiert
Datum der Veröffentlichung: 2024-10-04
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20241004
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
Aktualisiert
Datum der Veröffentlichung: 20.09.2021
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240920
Aktualisiert
Der Nvidia-Treiber und der Fabric Manager wurden von Version 535.183.01 auf 550.90.07 aktualisiert
Die EFA-Version wurde von 1.32.0 auf 1.34.0 aktualisiert
Version von PyTorch Version 2.3.0 auf 2.3.1 aktualisiert
Hinzugefügt
Unterstützung für EC2 P5e-Instance auf OSS Nvidia-Treiberimages hinzugefügt.
Veröffentlichungsdatum: 2024-08-19
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240816
Hinzugefügt
Version 2.16.2 — Veröffentlichungsdatum: 2024-07-25
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240725
Aktualisiert
Die TensorFlow Patch-Version wurde von Version 2.16.1 auf 2.16.2 aktualisiert
Es wurde behoben, dass die TensorFlow Nebenversion von 2.16 auf 2.17 aktualisiert wurde
Die Version Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240717 enthielt versehentlich die Nebenversion 2.17 statt 2.16. TensorFlow Bitte stellen Sie sicher, dass Workflows, die auf TensorFlow 2.16 angewiesen sind, auf das neueste DLAMI aktualisiert werden.
Version 2.16.1 — Veröffentlichungsdatum: 2024-06-06
AMI-Namen:
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) 20240606
Aktualisiert
Die Nvidia-Treiberversion wurde von 535.161.08 auf 535.183.01 aktualisiert
Datum der Veröffentlichung: 2024-05-10
AMI-Namen:
Weitere Informationen finden Sie unter Wichtige Änderungen an DLAMI
Proprietärer Nvidia-Treiber für Deep Learning AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>
Deep Learning OSS Nvidia-Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) <>
Hinzugefügt
Erste Veröffentlichung von:
Proprietäre Nvidia-Treiberserie mit Deep Learning-AMI-GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04).
Deep Learning OSS Nvidia Treiber AMI GPU TensorFlow 2.16 (Ubuntu 20.04) -Serie.
Die Software umfasst Folgendes:
„nvidia-driver=535.161.08"
„Fabric-Manager=535.161.08"
„cuda=12,3“
„cudnn=8,9,7"
„efa=1,32.0"
„nccl=2,21,5“
„aws-nccl-ofi-plugin=v1.9.1-aws“
Virtuelle Tensorflow-Umgebung hinzugefügt (Aktivierungsbefehlsquelle/). opt/tensorflow/bin/activate Diese Umgebung umfasst Folgendes:
„tensorflow=2.16.1"
HINWEIS
Ab Version 1.6 TF2 wird die tf.estimator-API entfernt.
Um tf.estimator weiterhin verwenden zu können, müssen Sie TF 2.15 oder eine frühere Version verwenden. Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen zu TensorFlow 2.16.1
Um die Kompatibilität mit den Workflows unserer Kunden sicherzustellen, haben wir die Keras-Versionen mithilfe der Umgebungsvariablen TF_USE_LEGACY_KERAS=1 an 2.0 angeheftet. Wenn Ihre Workflows die Verwendung von Keras 3.0 erfordern, entfernen Sie diese Umgebungsvariable mit dem folgenden Skript aus Ihrer virtuellen Umgebung /opt/tensorflow: TensorFlow
source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS
