AWS Deep Learning Containers 发布 PyTorch 2.4.0 推理容器镜像
AWS Deep Learning Containers(DLC)是亚马逊云科技提供的一组经过优化的深度学习容器镜像,这些镜像预装了流行的深度学习框架、库和工具,使开发者能够快速部署深度学习工作负载。这些容器针对AWS基础设施进行了性能优化,支持CPU和GPU加速,并集成了AWS服务如SageMaker。
近日,AWS发布了PyTorch 2.4.0版本的推理容器镜像,支持Python 3.11环境,基于Ubuntu 22.04操作系统。这些新镜像为机器学习推理任务提供了最新的PyTorch框架支持,同时保持了与AWS生态系统的深度集成。
镜像版本概览
本次发布包含两个主要镜像版本:
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CPU版本:适用于不需要GPU加速的推理任务,镜像标识为
pytorch-inference:2.4.0-cpu-py311-ubuntu22.04-sagemaker-v1.28
。该镜像基于Ubuntu 22.04,预装了PyTorch 2.4.0 CPU版本及其相关依赖。 -
GPU版本:针对需要CUDA加速的推理任务,镜像标识为
pytorch-inference:2.4.0-gpu-py311-cu124-ubuntu22.04-sagemaker-v1.28
。此版本支持CUDA 12.4,包含了GPU优化的PyTorch实现。
关键特性与预装组件
这两个镜像都预装了丰富的Python包和系统依赖,确保开发者可以立即开始模型推理工作:
核心Python包
- PyTorch 2.4.0:支持最新的模型架构和优化
- TorchVision 0.19.0:提供计算机视觉相关的模型和转换
- TorchAudio 2.4.0:音频处理相关功能
- NumPy 2.1.2:基础数值计算库
- Pandas 2.2.3:数据处理和分析工具
- OpenCV 4.10.0:计算机视觉库
- scikit-learn 1.5.2:机器学习工具集
系统工具与库
- CUDA 12.4(仅GPU版本):NVIDIA的并行计算平台
- cuDNN(仅GPU版本):深度神经网络加速库
- GCC 11:编译器工具链
- 标准C++库
技术优势
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性能优化:这些容器镜像针对AWS基础设施进行了专门优化,能够充分利用EC2实例的计算能力。
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版本一致性:预装的软件包版本经过严格测试,确保框架、库和工具之间的兼容性。
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即用性:开发者无需花费时间配置环境,可以直接部署模型进行推理。
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SageMaker集成:这些镜像与Amazon SageMaker服务无缝集成,简化了模型部署流程。
适用场景
这些PyTorch推理容器镜像特别适合以下场景:
- 生产环境中的模型服务部署
- 大规模批量推理任务
- 需要快速原型验证的研究项目
- 需要与AWS服务深度集成的机器学习工作流
总结
AWS Deep Learning Containers提供的PyTorch 2.4.0推理镜像为开发者提供了开箱即用的深度学习环境,特别是对于需要在AWS云上部署PyTorch模型的团队来说,这些预构建、优化过的容器可以显著减少环境配置时间,提高工作效率。无论是CPU还是GPU加速的推理任务,新版本都提供了最新的框架支持和丰富的工具链,是构建生产级机器学习应用的理想选择。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
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