AWS Deep Learning Containers发布PyTorch 2.5.1推理镜像
2025-07-07 16:36:15作者:舒璇辛Bertina
AWS Deep Learning Containers(DLC)是亚马逊云科技提供的预构建深度学习环境容器镜像,它集成了主流深度学习框架及其依赖项,使开发者能够快速部署和运行深度学习工作负载。这些容器镜像经过优化,可直接在Amazon SageMaker、Amazon ECS、Amazon EKS等AWS服务上使用。
最新PyTorch推理镜像更新
AWS近期发布了基于PyTorch 2.5.1的推理容器镜像,支持Python 3.11环境,适用于Ubuntu 22.04操作系统。这次更新包含了CPU和GPU两个版本,其中GPU版本支持CUDA 12.4计算架构。
CPU版本镜像特性
CPU版本镜像(pytorch-inference:2.5.1-cpu-py311-ubuntu22.04)主要包含以下关键组件:
- PyTorch 2.5.1 + CPU版本
- Torchvision 0.20.1 + CPU版本
- Torchaudio 2.5.1 + CPU版本
- TorchServe 0.12.0模型服务框架
- 常用数据处理库:NumPy 2.1.3、Pandas 2.2.3、OpenCV 4.10.0
- 机器学习工具:scikit-learn 1.5.2、SciPy 1.14.1
GPU版本镜像特性
GPU版本镜像(pytorch-inference:2.5.1-gpu-py311-cu124-ubuntu22.04)在CPU版本基础上增加了对NVIDIA GPU的支持:
- PyTorch 2.5.1 + CUDA 12.4版本
- Torchvision 0.20.1 + CUDA 12.4版本
- Torchaudio 2.5.1 + CUDA 12.4版本
- CUDA 12.4工具链和cuDNN库
- MPI支持(mpi4py 4.0.1)
技术细节与优化
这两个镜像都基于Ubuntu 22.04构建,使用了GCC 11作为基础编译器工具链。镜像中预装了常用的开发工具和库,如emacs编辑器,方便开发者进行调试和开发工作。
PyTorch 2.5.1版本带来了多项性能改进和新特性,包括:
- 改进了Transformer模型的训练和推理效率
- 增强了对动态形状的支持
- 优化了CUDA内核性能
- 改进了分布式训练功能
TorchServe 0.12.0版本提供了更稳定的模型服务能力,支持多种模型格式的部署和管理,是生产环境部署PyTorch模型的理想选择。
适用场景
这些预构建的容器镜像特别适合以下场景:
- 需要快速部署PyTorch模型推理服务的用户
- 希望在Amazon SageMaker上运行PyTorch工作负载的开发者
- 需要标准化深度学习环境的团队
- 希望减少环境配置时间的机器学习工程师
通过使用这些预构建的容器镜像,开发者可以节省大量环境配置时间,专注于模型开发和业务逻辑实现,同时确保运行环境的稳定性和性能。
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