AWS Deep Learning Containers 发布 PyTorch 2.5.1 推理镜像
2025-07-06 04:01:40作者:史锋燃Gardner
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,这些镜像经过优化,可直接在AWS云环境中运行,大大简化了深度学习环境的部署过程。DLC包含了主流深度学习框架的最新版本,并针对AWS基础设施进行了性能优化。
近日,AWS发布了PyTorch 2.5.1推理专用容器镜像,支持Python 3.11环境,适用于CPU和GPU两种计算环境。这些镜像基于Ubuntu 22.04操作系统构建,专为EC2实例优化。
镜像版本概览
本次发布的PyTorch推理镜像包含两个主要版本:
-
CPU版本:适用于无GPU加速的计算环境,镜像标签为
2.5.1-cpu-py311-ubuntu22.04-ec2-v1.21
。该版本包含了PyTorch 2.5.1 CPU版及其相关生态工具。 -
GPU版本:针对NVIDIA GPU加速环境优化,基于CUDA 12.4构建,镜像标签为
2.5.1-gpu-py311-cu124-ubuntu22.04-ec2-v1.21
。此版本包含了完整的GPU加速支持。
关键组件与依赖
两个版本都预装了PyTorch生态系统的核心组件:
- PyTorch核心:2.5.1版本
- TorchVision:0.20.1版本
- TorchAudio:2.5.1版本
- TorchServe:0.12.0模型服务框架
- Torch Model Archiver:0.12.0模型归档工具
此外,镜像中还包含了常用的数据处理和科学计算库:
- NumPy:2.1.3版本,高性能数值计算基础库
- SciPy:1.14.1版本,科学计算工具集
- Pandas:2.2.3版本(仅GPU镜像),数据分析工具
- OpenCV:4.10.0.84版本,计算机视觉库
- Pillow:11.0.0版本,图像处理库
系统级优化
AWS对这些镜像进行了系统级的优化:
- 编译器支持:包含了GCC 11工具链,确保代码编译性能
- CUDA支持:GPU版本完整支持CUDA 12.4和cuDNN,最大化GPU利用率
- 系统工具:预装了常用开发工具如emacs,方便用户进行调试
- AWS集成:内置AWS CLI、boto3等工具,便于与AWS服务交互
使用场景
这些预构建的PyTorch推理镜像特别适合以下场景:
- 模型部署:快速部署训练好的PyTorch模型到生产环境
- 推理服务:构建高性能的模型推理服务
- 开发测试:为PyTorch应用提供一致的开发环境
- CI/CD流水线:作为持续集成和持续部署的基础镜像
版本兼容性
需要注意的是,这些镜像基于Python 3.11构建,用户在使用时需确保应用程序兼容此Python版本。同时,GPU版本需要搭配支持CUDA 12.4的NVIDIA驱动使用。
AWS Deep Learning Containers的PyTorch镜像持续更新,为用户提供最新、最稳定的深度学习环境,显著降低了部署深度学习应用的复杂度。
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