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AWS GPU AMI TensorFlow 2.16 de aprendizado profundo (Amazon Linux 2)
Para obter ajuda para começar, consulteConceitos básicos da DLAMI.
Formato de nome da AMI
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) $ {YYYY-MM-DD}
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) $ {YYYY-MM-DD}
EC2 Instâncias suportadas
Consulte Alterações importantes no DLAMI.
Aprendizado profundo com OSS O driver Nvidia suporta G4dn, G5, G6, Gr6, G6e, P4d, P4de, P5, P5e, P5en.
O Deep Learning com driver proprietário da Nvidia suporta G3 (G3.16x não suportado), P3, P3dn
A AMI inclui o seguinte:
AWS Serviço suportado: EC2
Sistema operacional: Amazon Linux 2
Arquitetura de computação: x86
Python:/3.10 opt/tensorflow/bin/python
TensorFlow versão: 2.16
Controlador NVIDIA:
Driver OSS Nvidia: 550.144.03
Driver proprietário da Nvidia: 550.144.03
Pilha NVIDIA CUDA12 :
Caminho de instalação de CUDA, NCCL e cuDDN:/-12.2/ usr/local/cuda
Instalador EFA: 1.34.0
AWS CLI v2 como aws2 e AWS CLI v1 como aws
Tipo de volume do EBS: gp3
Consulte o AMI-ID com o parâmetro SSM (a região de exemplo é us-east-1):
Controlador OSS Nvidia:
aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/oss-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output textDriver proprietário da Nvidia:
aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/proprietary-nvidia-driver-gpu-tensorflow-2.16-amazon-linux-2/latest/ami-id --region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
Consulte o AMI-ID com AWSCLI (a região de exemplo é us-east-1):
Controlador OSS Nvidia:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output textDriver proprietário da Nvidia:
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning Proprietary Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
Aviso
Kit de ferramentas de contêiner NVIDIA 1.17.4
No Container Toolkit versão 1.17.4, a montagem das bibliotecas de compatibilidade CUDA agora está desativada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêineres, certifique-se de atualizar seu LD_LIBRARY_PATH para incluir suas bibliotecas de compatibilidade CUDA, conforme mostrado no tutorial “Se você usar uma camada de compatibilidade CUDA” aqui - -gpu-drivers.html# https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/ latest/dg/inference collapsible-cuda-compat
Atualizações futuras do sistema TensorFlow operacional
TensorFlow 2.16 será o último DLAMI que utiliza o sistema operacional Ubuntu 20.04. A partir da TensorFlow versão 2.17 e versões DLAMIs posteriores, começaremos a utilizar o Ubuntu 22.04 como sistema operacional básico. Para clientes que desejam fazer o upgrade para essas novas versões, certifique-se de que seus fluxos de trabalho estejam prontos para essa atualização.
Versão Keras fixada em 2.0 em vez de 3.0
Com a versão TF2 1.6 mais recente, o Keras foi atualizado da versão principal 2 para a versão principal 3.0. Esta versão do Keras é uma reescrita completa do pacote Keras (consulte a documentação do Keras 3 para obter
source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS
Data de lançamento: 2025-02-17
Nomes da AMI:
Driver de aprendizado profundo OSS Nvidia AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 2025-02-15
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo (AMI GPU TensorFlow 2.16) (Amazon Linux 2) 2025-02-15
Atualizado
Kit de ferramentas de contêiner NVIDIA atualizado da versão 1.17.3 para a versão 1.17.4
Consulte a página de notas de lançamento aqui para obter mais informações: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.17.4
No Container Toolkit versão 1.17.4, a montagem das bibliotecas de compatibilidade CUDA agora está desativada. Para garantir a compatibilidade com várias versões do CUDA em fluxos de trabalho de contêineres, certifique-se de atualizar seu LD_LIBRARY_PATH para incluir suas bibliotecas de compatibilidade CUDA, conforme mostrado no tutorial “Se você usar uma camada de compatibilidade CUDA” aqui - -gpu-drivers.html# https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/ latest/dg/inference collapsible-cuda-compat
Removido
Data de lançamento: 2025-01-20
Nomes da AMI:
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20250120
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20250118
Atualizado
Data de lançamento: 2024-10-23
Nomes da AMI:
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20241022
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20241023
Atualizado
Data de lançamento: 2024-09-28
Nomes da AMI:
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240928
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240928
Atualizado
Data de lançamento: 2024-09-21
Nomes da AMI:
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240921
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240921
Atualizado
Driver Nvidia e Fabric Manager atualizados da versão 535.183.01 para 550.90.07
Versão EFA atualizada de 1.32.0 para 1.34.0
PyTorch Versão atualizada da versão 2.3.0 para 2.3.1
Adicionado
Foi adicionado suporte para a EC2 instância P5e no OSS Nvidia Driver Images.
Data de lançamento: 2024-08-19
Nomes da AMI:
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240817
Adicionado
Foi adicionado suporte para a instância G6e. EC2
Versão 2.16.2 - Data de lançamento: 2024-07-26
Nomes da AMI:
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240725
Atualizado
Versão de TensorFlow patch atualizada da versão 2.16.1 para 2.16.2
Versão TensorFlow secundária incorreta resolvida no DLAMI lançada em 2024-07-17
A versão 20240717 do Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) continha inadvertidamente TensorFlow a versão secundária 2.17 em vez da 2.16. Certifique-se de que os fluxos de trabalho baseados na TensorFlow versão 2.16 estejam sendo atualizados para o DLAMI mais recente.
Versão 2.16.1 - Data de lançamento: 2024-06-10
Nomes da AMI:
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240607
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240610
Atualizado
Versão atualizada do driver Nvidia para 535.183.01 de 535.161.08
Data de lançamento: 2024-05-10
Consulte Alterações importantes no DLAMI
Nomes da AMI:
Driver Nvidia proprietário de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240510
Driver OSS Nvidia de aprendizado profundo AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) 20240510
Adicionado
Lançamento inicial de:
Driver Nvidia proprietário da série AMI GPU TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2) de aprendizado profundo.
Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU série TensorFlow 2.16 (Amazon Linux 2).
O software inclui o seguinte:
“nvidia-driver = 535.161.08"
“gerenciador de tecidos = 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”
Ambiente virtual tensorflow adicionado (fonte do comando de ativação/opt/tensorflow/bin/activate). Esse ambiente inclui o seguinte:
“tensorflow = 2.16.1"
NOTA
A partir da versão TF2 .16, a API tf.estimator é removida.
Para continuar usando tf.estimator, você precisará usar o TF 2.15 ou uma versão anterior. Consulte as notas de versão TensorFlow 2.16.1
para obter mais informações
Para garantir a compatibilidade com os fluxos de trabalho do cliente, fixamos as versões do Keras na 2.0 usando a variável de ambiente TF_USE_LEGACY_KERAS=1. Se seus fluxos de trabalho exigirem o uso do Keras 3.0, remova essa variável de ambiente do seu ambiente TensorFlow virtual /opt/tensorflow usando o seguinte script:
source /opt/tensorflow/bin/activate unset TF_USE_LEGACY_KERAS
