首页
/ AWS Deep Learning Containers发布TensorFlow 2.18.0训练镜像

AWS Deep Learning Containers发布TensorFlow 2.18.0训练镜像

2025-07-07 05:56:49作者:戚魁泉Nursing

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,旨在简化机器学习环境的部署和管理。这些容器镜像经过优化,集成了流行的深度学习框架、依赖库和工具,使数据科学家和开发人员能够快速启动和运行机器学习工作负载。

近日,AWS Deep Learning Containers项目发布了针对TensorFlow 2.18.0框架的训练镜像更新。这一版本提供了Python 3.10环境下的CPU和GPU两种计算模式支持,基于Ubuntu 22.04操作系统构建。

镜像特性与内容

本次发布的TensorFlow训练镜像包含两个主要变体:

  1. CPU版本镜像:适用于通用计算场景,不需要专用GPU硬件支持。该镜像包含了TensorFlow 2.18.0框架及其核心依赖,如NumPy 1.26.4、Pandas 1.5.3、SciPy 1.15.2等科学计算库,以及OpenCV 4.11.0等计算机视觉工具包。

  2. GPU版本镜像:针对CUDA 12.5计算架构优化,充分利用NVIDIA GPU的并行计算能力。除了包含CPU版本的所有功能外,还集成了cuDNN和NCCL等GPU加速库,为大规模深度学习训练提供硬件加速支持。

关键软件包版本

两个版本的镜像都预装了丰富的Python生态工具链:

  • 核心框架:TensorFlow 2.18.0作为基础深度学习框架
  • 数据处理:Pandas 1.5.3、NumPy 1.26.4、SciPy 1.15.2
  • 计算机视觉:OpenCV-Python 4.11.0.86、Pillow 11.1.0
  • 机器学习工具:scikit-learn 1.6.1、TensorFlow Datasets 4.9.7
  • AWS集成:boto3 1.36.24、sagemaker 2.239.2等AWS服务SDK

技术优势与应用场景

这些预构建的容器镜像具有以下技术优势:

  1. 环境一致性:消除了手动配置环境的复杂性,确保开发、测试和生产环境的一致性。
  2. 性能优化:针对AWS基础设施进行了专门优化,包括CPU指令集优化和GPU计算加速。
  3. 安全合规:基于Ubuntu 22.04 LTS构建,定期接收安全更新,满足企业级安全要求。
  4. 即开即用:预装了常用工具如emacs编辑器,方便开发人员直接使用。

典型应用场景包括:

  • 大规模分布式模型训练
  • 机器学习实验快速原型开发
  • 生产环境模型部署
  • 教育研究环境搭建

总结

AWS Deep Learning Containers的这次更新为TensorFlow用户带来了最新的2.18.0框架支持,同时保持了与Python 3.10生态系统的兼容性。无论是需要CPU计算资源的轻量级应用,还是依赖GPU加速的大规模训练任务,这些预配置的容器镜像都能提供开箱即用的解决方案,显著降低机器学习项目的环境配置门槛。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
974
574
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
549
81
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133