适用于 PyTorch 的 Azure 容器 (ACPT)

适用于 PyTorch 的 Azure 容器 (ACPT) 是一个轻量级、独立的运行环境，其中包含有效运行大型模型优化训练所需的组件。它有助于降低准备成本并加快部署时间。ACPT 可用于在 Azure 上快速启动 PyTorch 的各种深度学习任务。

目录

• 我为什么要使用 ACPT？
• 适用于 PyTorch 的 Azure 容器 (ACPT) 支持的配置
• 支持

我为什么要使用 ACPT？

• 灵活性：可直接使用预安装的软件包，或在策展环境的基础上进行构建。
• 易用性：所有组件均已安装并针对数十个 Microsoft 工作负载进行了验证，以降低设置成本并加速实现价值。
• 效率：避免不必要的镜像构建，并且只在镜像/容器中提供所需的依赖项。
• 优化的训练框架：在大规模工作负载上设置、开发和加速 PyTorch 模型，提高训练和部署成功率。
• 最新的技术栈：访问最新兼容版本的 Ubuntu、Python、PyTorch、CUDA/RocM 等。
• 最新的训练优化技术：利用 ONNX Runtime、DeepSpeed、MSCCL 等。

适用于 PyTorch 的 Azure 容器 (ACPT) 支持的配置

Microsoft Container Registry (MCR) 中支持以下配置：ptca_image_list.md。

还提供了 fairscale、horovod、msccl、protobuf、pyspark、pytest、pytorch-lightning、tensorboard、NebulaML、torchvision 和 torchmetrics 等其他软件包，以支持所有训练需求。

支持

支持环境（包括它们引用的基础镜像）的版本更新每两周发布一次，以解决不超过 30 天的漏洞。根据使用情况，某些环境可能会被弃用（从产品中隐藏但仍可使用），以支持更常见的机器学习场景。