AWS Deep Learning Containers 发布 PyTorch 2.6.0 推理容器镜像

AWS Deep Learning Containers 是亚马逊云科技提供的预配置深度学习环境容器镜像，为机器学习开发者提供了开箱即用的深度学习框架运行环境。这些容器镜像经过优化和测试，可直接部署在 Amazon EC2、Amazon ECS 和 Amazon EKS 等云服务上，大幅简化了深度学习环境的搭建过程。

近日，AWS 发布了 PyTorch 2.6.0 版本的推理容器镜像，支持 Python 3.12 运行环境，为深度学习推理任务提供了新的选择。这些镜像基于 Ubuntu 22.04 操作系统构建，包含了 PyTorch 生态系统的核心组件和常用工具。

镜像版本概览

本次发布包含两个主要镜像版本：

1. CPU 版本镜像：适用于不需要 GPU 加速的推理场景，包含了 PyTorch 2.6.0 的 CPU 版本及其相关依赖。

2. GPU 版本镜像：基于 CUDA 12.4 工具包构建，支持 NVIDIA GPU 加速，适用于高性能推理需求。

关键技术组件

两个镜像版本都包含了 PyTorch 生态系统的核心组件：

• PyTorch 2.6.0：最新稳定版本的 PyTorch 框架
• TorchVision 0.21.0：计算机视觉相关模型和转换工具
• TorchAudio 2.6.0：音频处理相关功能
• TorchServe 0.12.0：PyTorch 模型服务框架
• Torch Model Archiver 0.12.0：模型打包工具

此外，镜像中还预装了常用的数据科学和机器学习工具链：

• NumPy 2.2.3：科学计算基础库
• Pandas 2.2.3：数据处理和分析工具
• Scikit-learn 1.6.1：机器学习算法库
• OpenCV 4.11.0：计算机视觉库
• Cython 3.0.12：Python C 扩展工具

系统级优化

AWS 对这些镜像进行了系统级的优化：

1. 基础系统：基于 Ubuntu 22.04 LTS，提供长期支持
2. 编译器支持：包含 GCC 11 和 libstdc++6 等基础开发工具
3. CUDA 支持：GPU 版本完整支持 CUDA 12.4 生态，包括 cuDNN 等加速库
4. MPI 支持：GPU 版本额外包含 mpi4py 4.0.3，支持分布式计算

适用场景

这些预构建的容器镜像特别适合以下场景：

1. 模型部署：快速部署训练好的 PyTorch 模型到生产环境
2. 推理服务：构建可扩展的模型推理服务
3. 开发测试：为 PyTorch 应用开发提供一致的测试环境
4. CI/CD 流水线：在自动化流程中使用标准化的构建环境

使用建议

对于需要 GPU 加速的场景，建议选择 GPU 版本镜像以获得最佳性能。而对于轻量级推理或成本敏感型应用，CPU 版本则更为经济。开发者可以根据实际需求选择合适的镜像版本，利用 AWS 提供的这些优化容器快速构建和部署 PyTorch 应用。

这些镜像的发布进一步丰富了 AWS 的深度学习生态系统，为 PyTorch 开发者提供了更多选择和便利。通过使用这些预构建的容器，开发者可以专注于模型开发和业务逻辑，而不必花费大量时间在环境配置和依赖管理上。