AWS Deep Learning Containers发布PyTorch 2.6.0推理镜像

AWS Deep Learning Containers（DLC）是亚马逊云科技提供的一组经过优化和测试的Docker镜像，专门用于简化深度学习工作负载的部署。这些预构建的容器镜像包含了流行的深度学习框架及其依赖项，使开发者能够快速启动和运行深度学习应用，而无需花费时间配置环境。

近日，AWS DLC项目发布了针对PyTorch 2.6.0框架的推理专用容器镜像更新。这些新镜像基于Ubuntu 22.04操作系统构建，支持Python 3.12环境，为机器学习推理任务提供了开箱即用的解决方案。

镜像版本概览

本次发布包含两个主要镜像版本：

1. CPU版本：适用于通用计算场景，无需GPU加速

   • 基础镜像：Ubuntu 22.04
   • PyTorch版本：2.6.0（CPU优化版）
   • Python版本：3.12
   • 包含关键组件：TorchServe模型服务框架、TorchModelArchiver模型打包工具

2. GPU版本：针对CUDA 12.4环境优化

   • 基础镜像：Ubuntu 22.04
   • PyTorch版本：2.6.0（CUDA 12.4优化版）
   • Python版本：3.12
   • 额外包含：cuDNN 9库、CUDA 12.4工具链

关键技术组件

这些镜像预装了深度学习工作流中常用的核心软件包：

• PyTorch生态系统：完整包含torch（2.6.0）、torchvision（0.21.0）和torchaudio（2.6.0）三大组件，版本严格匹配确保兼容性
• 科学计算栈：NumPy（2.2.3）、SciPy（1.15.1）和pandas（2.2.3）等数值计算库
• 计算机视觉支持：OpenCV（4.11.0）和Pillow（11.1.0）图像处理库
• 机器学习工具：scikit-learn（1.6.1）经典机器学习库
• AWS集成：boto3（1.36.21）、awscli（1.37.21）等AWS服务SDK

环境优化特点

这些镜像经过AWS专业团队的深度优化：

1. 性能优化：针对Intel MKL（2025.0.1）数学核心库进行了特别优化，提升矩阵运算效率
2. 开发便利性：预装常用开发工具如emacs编辑器，便于容器内直接开发调试
3. 系统稳定性：使用经过严格测试的GCC 11工具链和标准库（libstdc++6）
4. 模型服务支持：内置TorchServe（0.12.0）生产级模型服务框架，支持高性能推理部署

适用场景

这些预构建镜像特别适合以下应用场景：

• 快速原型开发：研究人员可以立即开始模型实验，无需配置复杂环境
• 生产推理部署：企业可以直接使用这些经过AWS验证的镜像部署生产服务
• 教学培训：教育机构可以提供统一、稳定的深度学习环境
• CI/CD流水线：自动化测试和部署流程中的标准化环境

AWS Deep Learning Containers的持续更新确保了开发者始终能够获得最新框架版本的支持，同时保持生产环境的稳定性和可靠性。这些PyTorch 2.6.0推理镜像的发布，为基于最新PyTorch技术的AI应用提供了坚实的部署基础。