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Características de la DLAMI
Las características de la AWS Deep Learning AMIs (DLAMI) incluyen marcos de aprendizaje profundo preinstalados, software de GPU, servidores de modelos y herramientas de visualización de modelos.
Marcos de trabajo preinstalados
Actualmente, hay dos tipos principales de DLAMI con otras variaciones relacionadas con el sistema operativo y las versiones de software:
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AMI de aprendizaje profundo con Conda: marcos de trabajo instalados por separado utilizando paquetes
conday distintos entornos de Python. -
AMI base de aprendizaje profundo: sin marcos de trabajo instalados; solo NVIDIA CUDA
y otras dependencias.
La AMI de aprendizaje profundo con Conda utiliza entornos de conda para aislar cada marco de trabajo, de forma que pueda alternar entre ellos cuando desee sin preocuparse por posibles conflictos con sus dependencias. La AMI de aprendizaje profundo con Conda es compatible con los siguientes marcos:
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PyTorch
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TensorFlow 2
nota
Las DLAMI ya no son compatibles con los siguientes marcos de aprendizaje profundo: Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Chainer y Keras.
Software de GPU preinstalado
Incluso aunque utilice una instancia que solo tiene CPU, la DLAMI tendrá NVIDIA CUDA
Para obtener más información acerca de CUDA, consulte Instalaciones de CUDA y enlaces de marco de trabajo.
Distribución y visualización de modelos
La AMI de aprendizaje profundo con Conda viene preinstalada con servidores de modelos para TensorFlow, así como TensorBoard, para las visualizaciones de los modelos. Para obtener más información, consulte TensorFlow Sirviendo.
