AWS Deep Learning Containers发布PyTorch 2.6.0推理镜像支持Python 3.12

AWS Deep Learning Containers（DLC）是AWS官方提供的深度学习容器镜像集合，它预装了主流深度学习框架、依赖库和工具链，帮助开发者快速部署AI应用而无需手动配置环境。这些容器镜像经过AWS优化，可直接在Amazon SageMaker、Amazon ECS、Amazon EKS等服务上运行。

近日，AWS发布了PyTorch 2.6.0推理专用容器镜像的重要更新，主要亮点是新增了对Python 3.12的支持。本次更新包含两个关键镜像版本：

CPU版本镜像特性

CPU优化镜像基于Ubuntu 22.04系统，预装了PyTorch 2.6.0 CPU版本及其配套组件。该镜像包含了完整的PyTorch生态系统工具链：

• 核心框架：PyTorch 2.6.0 + CPU优化版本
• 配套工具：TorchServe 0.12.0模型服务框架和Torch Model Archiver模型打包工具
• 数据处理库：NumPy 2.2.3、Pandas 2.2.3等科学计算基础库
• 计算机视觉支持：OpenCV 4.11.0和TorchVision 0.21.0
• 音频处理：TorchAudio 2.6.0
• 机器学习工具：Scikit-learn 1.6.1和SciPy 1.15.1

该镜像特别适合不需要GPU加速的推理场景，如轻量级模型部署或开发测试环境。

GPU版本镜像特性

GPU加速镜像基于CUDA 12.4工具链构建，同样运行在Ubuntu 22.04系统上。除了包含CPU版本的所有功能外，还针对GPU计算进行了专门优化：

• CUDA支持：完整集成CUDA 12.4工具链
• cuDNN加速：预装cuDNN 9库
• cuBLAS优化：包含cuBLAS 12-4数学库
• MPI支持：集成mpi4py 4.0.3用于分布式计算

GPU版本特别适合需要高性能推理的生产环境，能够充分发挥NVIDIA GPU的并行计算能力。

技术栈升级亮点

本次发布的镜像有几个显著的技术升级：

1. Python 3.12支持：这是PyTorch容器首次正式支持Python 3.12，开发者可以使用最新的Python语言特性
2. PyTorch 2.6.0：包含PyTorch框架的最新稳定版本，带来性能改进和新功能
3. 科学计算库更新：NumPy、Pandas等核心库均升级到2.x系列版本
4. 系统基础更新：基于Ubuntu 22.04 LTS，提供长期稳定的系统支持

这些容器镜像已经过AWS严格测试和性能优化，可以直接用于生产环境部署。开发者无需花费时间配置复杂的依赖关系和环境变量，即可获得开箱即用的PyTorch推理环境。