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Docker镜像，包含了主流深度学习框架的优化版本。这些容器经过AWS专门优化，可无缝运行在EC2、ECS和EKS等AWS计算服务上，极大简化了深度学习环境的部署流程。

本次发布的v1.35版本主要针对TensorFlow推理场景，提供了两个重要镜像：

CPU优化版本镜像

基于Ubuntu 20.04系统构建的TensorFlow 2.18.0 CPU推理镜像，预装了Python 3.10环境。该镜像包含了TensorFlow Serving API 2.18.0版本，能够高效运行在EC2 CPU实例上。

关键组件包括：

• 基础工具链：Cython 0.29.37、setuptools 80.9.0等构建工具
• 数据处理库：Protobuf 4.25.8用于高效序列化
• AWS集成组件：boto3 1.36.4和awscli 1.37.4用于云服务集成
• 系统依赖：GCC 9系列编译器工具链

GPU加速版本镜像

针对NVIDIA GPU优化的TensorFlow 2.18.0推理镜像，基于CUDA 12.2和cuDNN 8构建。除了包含CPU版本的所有功能外，还特别集成了：

• NVIDIA CUDA 12.2工具包
• cuBLAS 12.2数学库
• NCCL 2通信库
• TensorFlow Serving API GPU 2.18.0版本

这些组件共同为EC2 GPU实例（如P4、G5等）提供了开箱即用的深度学习推理加速能力。

技术特点

两个镜像都采用了轻量级设计，同时保持了完整的开发环境。值得注意的技术细节包括：

1. 统一的基础镜像：基于Ubuntu 20.04 LTS，确保系统稳定性和长期支持
2. 优化的Python环境：预装Python 3.10，平衡了性能和新特性支持
3. 完整的开发工具：包含emacs等编辑器，方便开发调试
4. 版本一致性：所有组件版本严格匹配，避免兼容性问题

这些预构建镜像特别适合需要快速部署TensorFlow模型服务的场景，用户无需花费时间配置复杂的依赖环境，即可获得经过AWS优化的推理性能。