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高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境

AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerTensorFlowPyTorchMXNetGithub开源项目

AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库，优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证，确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息，助力高效开发与部署AI模型。

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介绍相关项目
jetson-containers - 为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统
AI容器DockerGithubJetPackJetsonNVIDIA开源项目
提供适用于NVIDIA Jetson设备的多种AI和机器学习容器，包括PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime和DeepStream等，支持灵活设置不同CUDA版本，并组合多个包如ROS2和Transformer。通过命令行工具可快速运行所需的容器镜像，并有详细文档和教程帮助用户最大化利用Jetson平台的计算能力，简化机器学习和计算机视觉任务的实现。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例，使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行，确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新，包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库，支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像
CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习
docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像，整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速，便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用，也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
containers - Bitnami开源容器库 流行应用的容器化集合
BitnamiDockerGithub安全性容器镜像应用程序部署开源项目
Bitnami Containers Library是一个开源项目，提供众多流行应用的容器化版本。这些容器镜像基于minideb或scratch构建，具有快速部署、易用性和定期更新的特点。项目支持Docker Hub下载和本地构建，提供Docker Compose配置，并进行常规漏洞扫描。所有镜像通过Notation签名验证，确保完整性和安全性。
container.training - 全面的Docker和容器编排开源培训项目
DockerGithub容器训练工作坊开源项目微服务架构编排
Container Training 是一个开源项目,提供全面的Docker和容器编排培训材料。内容涵盖Docker入门、Swarm和Kubernetes编排,包括幻灯片、示例应用和实践练习。材料设计适合初学者,可用于课堂教学或自学。项目还包含自动化测试和部署工具,确保内容质量。所有资源持续更新,是学习容器技术的理想选择。
containers - 生物信息学软件容器化解决方案
BioContainersDockerGithub容器技术开源项目生物信息学
BioContainers是一个开源项目，为生物信息学软件提供容器化解决方案。该项目建立了容器规范和镜像库，简化了生物信息学工具的构建、部署和使用过程。除了提供现成容器，BioContainers还制定了容器创建指南，并搭建了完整的开发和测试基础设施。这一生态系统旨在提升组学分析的可重复性和易用性，尤其适用于蛋白质组学、基因组学等领域。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard，便于快速部署并适用于本地机器学习开发，具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问，兼容Mac、Linux和Windows平台。
DeepLearning - 深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。
mlflow-docker - Docker化MLflow环境的快速部署方案
DockerGithubMLFlowMySqlPythonS3开源项目
mlflow-docker项目提供了一个简化的Docker配置，用于快速部署MLflow环境。该方案集成了Minio S3作为工件存储和MySQL作为MLflow后端存储。项目通过.env文件配置和docker compose命令实现一键部署，同时提供了Python开发所需的bash脚本。此外，项目还包含客户端配置脚本，便于在Python开发中使用MLflow。这一解决方案适用于需要迅速搭建MLflow项目环境的开发者。
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