最近，亚马逊推出了AWS深度学习容器（AWS DL 容器），这些容器预先安装了深度学习框架的 Docker 镜像，使客户能够快速定制部署机器学习环境。
亚马逊开发 AWS DL 容器的目的，是减轻那些经常使用 Amazon EKS 和 ECS 将其 TensorFlow 工作负载部署到云中的客户的“沉重负担”。亚马逊还优化了用于 AWS 的镜像，以减少训练时间并提升推理性能。 正如在关于引入 AWS DL 容器的博客文章中所述：
这些镜像已经过预先配置和验证，因此你只要花几分钟时间就能在在 Amazon ECS、Amazon Elastic Container Service for Kubernetes 和 Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）上定制好自己的深度学习环境和工作流程！
需要注意的是，AWS DL 容器目前将支持TensorFlow和Apache MXNet，并即将推出对 Facebook 的 PyTorch 等其它框架的支持。AWS 深度学习和人工智能主管 Matt Wood 博士在圣克拉拉举行的AWS峰会上表示：
要部署一个典型的深度学习容器，开发者需要创建一个具有特定实例大小的 ECS 集群。一旦集群开始运行且容器代理处于活动状态，开发者就可以注册包含容器规格的任务定义——框架（TensorFlow 或 MXNet）、模式（训练或推理）、环境（CPU 或 GPU）及其它因素。开发人员注册后就能获得修订编号，并使用此编号和任务定义来创建服务。最后，开发者可以通过 AWS 控制台访问该任务并对其进行干预。
目前，各个大型公有云提供商都在为云提供机器学习（ML）功能；亚马逊的 AWS DL 容器和另一个最近上线的服务，弹性推理引擎就是两个例子。此外，微软现在将提供GPU加速的机器学习功能，谷歌也正在其云平台上提供Tensorflow 2.0支持。
AWS DL 容器可通过 Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）和 AWS Marketplace 免费获取——客户只需为其使用的资源付费。
查看英文原文 ：Amazon Expands Its Machine Learning Offering with AWS Deep Learning Containers
