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预构建深度学习容器镜像，它集成了主流深度学习框架和必要的依赖库，使开发者能够快速部署深度学习应用而无需手动配置环境。近日，AWS发布了PyTorch 2.4.0版本的推理容器镜像，支持Python 3.11运行环境。

镜像版本概览

本次发布的PyTorch推理容器镜像包含两个主要版本：

1. CPU版本：基于Ubuntu 22.04系统，预装了PyTorch 2.4.0 CPU版本及其相关依赖。该镜像适用于不需要GPU加速的推理场景，包含了torchserve、torch-model-archiver等模型服务工具。

2. GPU版本：同样基于Ubuntu 22.04系统，预装了PyTorch 2.4.0 CUDA 12.4版本，针对NVIDIA GPU进行了优化。除了包含CPU版本的所有功能外，还额外支持CUDA加速计算，适合高性能推理需求。

关键特性与组件

这两个镜像都包含了深度学习开发中常用的工具和库：

• 核心框架：PyTorch 2.4.0及其生态系统组件（torchvision 0.19.0、torchaudio 2.4.0）
• 数据处理：NumPy 2.1.2、Pandas 2.2.3（仅GPU版本）、SciPy 1.14.1
• 图像处理：OpenCV 4.10.0、Pillow 11.0.0
• 模型服务：TorchServe 0.12.0和Torch Model Archiver工具
• 开发工具：Cython 3.0.11、Ninja 1.11.1等构建工具
• AWS集成：AWS CLI、Boto3等AWS服务客户端

系统依赖与优化

镜像基于Ubuntu 22.04 LTS构建，包含了必要的系统依赖：

• 编译器工具链：GCC 11和libstdc++6等基础库
• CUDA支持（GPU版本）：CUDA 12.4工具包、cuDNN等GPU加速库
• 开发工具：Emacs等编辑器（可选使用）

使用场景建议

这些预构建的容器镜像特别适合以下场景：

1. 快速部署PyTorch推理服务：无需手动安装和配置环境，直接使用即可运行PyTorch模型
2. AWS云上推理：针对EC2实例优化，可充分利用AWS计算资源
3. 模型服务标准化：内置TorchServe支持，便于模型服务的统一管理
4. 开发测试环境：提供一致的开发环境，避免"在我机器上能运行"的问题

版本选择建议

• 对于无GPU需求的轻量级推理，推荐使用CPU版本镜像
• 对于需要高性能推理的场景，应选择GPU版本以获得CUDA加速
• Python 3.11环境适合新项目开发，如需兼容旧项目可考虑其他Python版本

AWS Deep Learning Containers的这些更新为PyTorch用户提供了开箱即用的深度学习环境，大大简化了模型部署的复杂度，是云上AI应用开发的理想选择。