AWS Deep Learning Containers发布TensorFlow 2.18.0推理容器镜像

AWS Deep Learning Containers（DLC）是亚马逊云科技提供的一套预配置的深度学习容器镜像，这些镜像经过优化，可以在AWS云环境中高效运行。DLC包含了主流深度学习框架的预安装版本，如TensorFlow、PyTorch等，以及必要的依赖库和工具，帮助开发者快速部署深度学习应用。

近日，AWS DLC项目发布了TensorFlow 2.18.0版本的推理容器镜像，为开发者提供了最新的TensorFlow推理环境。这些镜像针对CPU和GPU两种计算环境分别进行了优化，支持Python 3.10运行环境，基于Ubuntu 20.04操作系统构建。

CPU版本镜像特性

CPU版本的TensorFlow推理镜像（2.18.0-cpu-py310-ubuntu20.04-ec2-v1.0）包含了TensorFlow Serving API 2.18.0，这是TensorFlow官方提供的用于部署机器学习模型的高性能服务系统。镜像中预装了以下关键组件：

• 核心Python包：包括Cython 0.29.37用于加速Python代码，protobuf 4.25.5用于高效序列化数据结构
• AWS工具链：boto3 1.36.4和awscli 1.37.4，方便与AWS服务交互
• 系统依赖：包含了必要的C++运行时库（libstdc++）和GCC编译器支持

GPU版本镜像特性

GPU版本的镜像（2.18.0-gpu-py310-cu122-ubuntu20.04-ec2-v1.0）基于CUDA 12.2构建，针对NVIDIA GPU进行了深度优化。除了包含CPU版本的所有功能外，还增加了：

• CUDA 12.2工具链：完整的CUDA命令行工具
• cuDNN 8：NVIDIA深度神经网络库，加速深度学习推理
• NCCL库：支持多GPU通信，适合大规模模型推理
• TensorFlow Serving API GPU版：2.18.0版本，针对GPU环境优化

镜像使用建议

对于生产环境部署，建议使用具体的版本标签（如2.18.0-cpu-py310-ubuntu20.04-ec2-v1.0）以确保环境一致性。如果是开发测试，可以使用通用标签（如2.18-cpu-ec2），这样在镜像更新时会自动获取最新的小版本。

这些预构建的容器镜像大大简化了TensorFlow模型的部署流程，开发者无需手动配置复杂的依赖环境，可以直接专注于模型推理服务的开发。特别是对于需要快速扩展的云原生应用，使用这些优化过的容器镜像可以显著提高部署效率和运行性能。

AWS持续维护和更新这些深度学习容器，确保开发者能够获得最新的框架版本和安全更新，同时保持与AWS云服务的深度集成。对于需要在AWS上部署TensorFlow推理服务的企业和开发者来说，这些官方维护的容器镜像是值得信赖的选择。