AWS Deep Learning Containers发布PyTorch 2.3.0训练镜像
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,这些镜像经过优化,可直接在AWS云平台上运行。这些容器包含了流行的深度学习框架及其依赖项,使数据科学家和开发人员能够快速部署深度学习工作负载,而无需花费时间配置环境。
近日,AWS Deep Learning Containers项目发布了PyTorch 2.3.0版本的训练镜像,支持Python 3.11环境。这些新镜像基于Ubuntu 20.04操作系统,针对EC2实例进行了优化,提供了CPU和GPU两种版本。
镜像版本详情
本次发布的PyTorch训练镜像包含两个主要版本:
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CPU版本:适用于不需要GPU加速的训练任务,镜像标签为
2.3.0-cpu-py311-ubuntu20.04-ec2-v1.31。 -
GPU版本:支持CUDA 12.1,镜像标签为
2.3.0-gpu-py311-cu121-ubuntu20.04-ec2-v1.31,适用于需要GPU加速的训练场景。
两个版本都预装了PyTorch 2.3.0框架及其相关组件,包括torchaudio 2.3.0和torchvision 0.18.0,构成了完整的PyTorch生态系统。
关键软件包
这些镜像预装了深度学习开发所需的常用软件包:
- 核心框架:PyTorch 2.3.0作为主要深度学习框架
- 数据处理:NumPy 1.26.4、pandas 2.2.2、scikit-learn 1.6.1和SciPy 1.13.0
- 计算机视觉:OpenCV 4.9.0.80和Pillow 10.3.0
- 自然语言处理:spaCy 3.7.3
- AWS工具:awscli 1.32.108、boto3 1.34.108和botocore 1.34.108
- 开发工具:Cython 3.0.10、pybind11 2.12.0和setuptools 78.1.0
GPU版本额外包含了NVIDIA相关的软件包和工具,如CUDA 12.1支持、cuDNN库以及Apex混合精度训练库。
技术特点
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Python 3.11支持:这些镜像是首批支持Python 3.11的PyTorch训练镜像,利用了Python 3.11的性能改进。
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Ubuntu 20.04基础:基于长期支持的Ubuntu 20.04 LTS操作系统,提供稳定可靠的基础环境。
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EC2优化:专门针对AWS EC2实例进行了优化,确保在云环境中获得最佳性能。
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完整的PyTorch生态系统:不仅包含PyTorch核心框架,还预装了torchaudio和torchvision等扩展库,覆盖音频和视觉领域的深度学习需求。
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开发友好:预装了Emacs等开发工具,方便用户直接在容器中进行代码编辑和调试。
使用场景
这些预配置的PyTorch训练镜像适用于多种深度学习场景:
- 模型训练:直接在AWS EC2实例上启动深度学习模型训练
- 实验环境:快速搭建可复现的实验环境
- 生产部署:作为持续集成/持续部署(CI/CD)流水线的一部分
- 教学研究:为学生和研究人员提供一致的开发环境
总结
AWS Deep Learning Containers发布的PyTorch 2.3.0训练镜像为深度学习开发者提供了开箱即用的解决方案,特别是对于需要在AWS云平台上快速部署PyTorch训练环境的用户。这些镜像经过专业优化,包含了深度学习工作流所需的完整工具链,大大减少了环境配置的时间,让开发者可以专注于模型开发和训练本身。
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