AWS Deep Learning Containers发布TensorFlow 2.18.0推理镜像

AWS Deep Learning Containers（DLC）是亚马逊云科技提供的预构建深度学习容器镜像，它集成了主流深度学习框架及其依赖项，使开发者能够快速部署深度学习工作负载。这些容器镜像经过优化，可直接在Amazon EC2、Amazon ECS和Amazon EKS等服务上运行。

近日，AWS发布了TensorFlow 2.18.0推理镜像的两个新版本，分别针对CPU和GPU计算环境进行了优化。这两个镜像基于Ubuntu 20.04操作系统构建，支持Python 3.10环境，专为EC2实例设计。

CPU版本镜像特性

CPU版本镜像（tensorflow-inference:2.18.0-cpu-py310-ubuntu20.04-ec2-v1.32）包含以下关键组件：

• TensorFlow Serving API 2.18.0：用于高性能模型服务
• 基础工具链：包括GCC 9开发库和标准C++库
• Python生态工具：Cython 0.29.37用于Python与C的混合编程，protobuf 4.25.5用于高效数据序列化
• AWS开发工具：完整AWS CLI工具集（awscli 1.37.4）和Python SDK（boto3 1.36.4）

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版本镜像（tensorflow-inference:2.18.0-gpu-py310-cu122-ubuntu20.04-ec2-v1.32）在CPU版本基础上增加了对NVIDIA GPU的支持：

• CUDA 12.2工具链：提供GPU计算基础环境
• cuDNN 8：深度神经网络加速库
• NCCL 2：多GPU通信库
• TensorFlow Serving API GPU 2.18.0：GPU加速的模型服务接口

GPU版本针对大规模模型推理场景进行了优化，能够充分利用NVIDIA GPU的并行计算能力，显著提升推理性能。

版本兼容性与使用建议

这两个镜像都基于Ubuntu 20.04 LTS构建，提供了长期稳定的操作系统基础。Python 3.10的支持确保了开发者可以使用最新的Python特性，同时保持与大多数Python生态工具的兼容性。

对于生产环境部署，建议：

1. 根据实际计算需求选择CPU或GPU版本
2. 考虑使用Amazon ECS或Amazon EKS进行容器编排管理
3. 结合Amazon SageMaker进行模型部署和监控

AWS Deep Learning Containers的这些新版本为TensorFlow用户提供了开箱即用的推理环境，大大简化了从模型训练到生产部署的流程。开发者可以直接使用这些预构建的镜像，而无需花费时间配置复杂的依赖环境。