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# AWS Deep Learning OSS AMI ARM64 AMI GPU Pytorch 2.10 (Amazon Linux 2023)
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**Note**  
Pour des informations détaillées sur les progiciels, reportez-vous aux pages de notes de version individuelles liées ci-dessous

Pour obtenir de l'aide pour démarrer, consultez[Commencer à utiliser le DLAMI](getting-started.md).

##### Notifications
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+  À partir de la version PyTorch 2.9, CUDA et les bibliothèques associées se trouvent désormais dans l'environnement virtuel Pytorch au `/opt/pytorch/cuda` lieu d'être installées au niveau du système. Cette modification réduit la taille de l'image tout en conservant toutes les fonctionnalités CUDA. Assurez-vous que l'environnement PyTorch virtuel est activé pour utiliser CUDA en utilisant `source /opt/pytorch/bin/activate` 

##### Format du nom de l'AMI
<a name="name-arm64-gpu-pytorch-2.10-amazon-linux-2023"></a>
+ Deep Learning ARM64 OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.10 (Amazon Linux 2023) \$1 \$1YYYY-MM-DD\$1

##### Requête de paramètres SSM
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 **Utilisez la requête de paramètres SSM publique suivante pour trouver le DLAMI le plus récent :** 

```
export SSM_PARAMETER=oss-nvidia-driver-gpu-pytorch-2.10-amazon-linux-2023/latest/ami-id && \
        aws ssm get-parameter --region us-east-1 \
        --name /aws/service/deeplearning/ami/arm64/$SSM_PARAMETER \
        --query "Parameter.Value" \
        --output text
```

##### AWSCLI Requête
<a name="awscli-arm64-gpu-pytorch-2.10-amazon-linux-2023"></a>

 **Utilisez la AWS requête suivante pour trouver le DLAMI le plus récent :** 

```
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon --filters 'Name=name,Values=Deep Learning ARM64 AMI OSS Nvidia Driver GPU Pytorch 2.10 (Amazon Linux 2023) ????????' 'Name=state,Values=available' --query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
```

##### Dernières publications
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