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Unterstützte Frameworks und AWS-Regionen
Bevor Sie die SageMaker Modellparallelismus-Bibliothek verwenden, überprüfen Sie die unterstützten Frameworks und Instance-Typen und stellen Sie fest, ob in Ihrem Konto genügend Kontingente vorhanden sind und. AWS AWS-Region
Anmerkung
Die neuesten Updates und Versionshinweise der Bibliothek finden Sie in den Versionshinweisen zu SageMaker Model Parallel
Unterstützte Frameworks
Die SageMaker Modellparallelismus-Bibliothek unterstützt die folgenden Deep-Learning-Frameworks und ist in AWS Deep Learning Containers (DLC) verfügbar oder als Binärdatei herunterladbar.
PyTorch Versionen, die von SageMaker AI und der Modellparallelismus-Bibliothek unterstützt werden SageMaker
| PyTorch Version | SageMaker Version der Bibliothek für Modellparallelität | smdistributed-modelparallel integrierter DLC-Image-URI |
URL der Binärdatei** |
|---|---|---|---|
| v2.0.0 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-2.0.0/build-artifacts/2023-04-14-20-14/smdistributed_modelparallel-1.15.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl |
| v1.13.1 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.13.1/build-artifacts/2023-04-17-15-49/smdistributed_modelparallel-1.15.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl |
| v1.12.1 | smdistributed-modelparallel==v1.13.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.1/Artefakte bauen/2021-12-08-21-34/smdistributed_modelparallel-1.13.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl |
| v1.12.0 | smdistributed-modelparallel==v1.11.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.0/Artefakte bauen/2022-08-12-16-58/smdistributed_modelparallel-1.11.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl |
| v1.11.0 | smdistributed-modelparallel==v1.10.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.11.0/Artefakte bauen/2022-07-11-19-23/smdistributed_modelparallel-1.10.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl |
| v1.10.2 |
smdistributed-modelparallel==v1.7.0 |
|
- |
| v1.10.0 |
smdistributed-modelparallel==v1.5.0 |
|
- |
| v1.9.1 |
smdistributed-modelparallel==v1.4.0 |
|
- |
| v1.8.1* |
smdistributed-modelparallel==v1.6.0 |
|
- |
Anmerkung
Die Modellparallelismus-Bibliothek v1.6.0 und höher bietet erweiterte Funktionen für. SageMaker PyTorch Weitere Informationen finden Sie unter Kernfunktionen der SageMaker Model Parallelism Library.
** Die Binärdateien dienen URLs der Installation der SageMaker Modellparallelismus-Bibliothek in benutzerdefinierten Containern. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen Sie Ihren eigenen Docker-Container mit der SageMaker Distributed Model Parallel Library.
TensorFlow Versionen, die von SageMaker AI und der SageMaker Model Parallelism Library unterstützt werden
| TensorFlow Version | SageMaker Version der Bibliothek für Modellparallelität | smdistributed-modelparallel integrierter DLC-Image-URI |
|---|---|---|
| v2.6.0 | smdistributed-modelparallel==v1.4.0 |
763104351884.dkr.ecr. |
| v2.5.1 | smdistributed-modelparallel==v1.4.0
|
763104351884.dkr.ecr.
|
Hugging Face Transformers-Versionen, die von SageMaker KI und der SageMaker Distributed Data Parallel Library unterstützt werden
Die AWS Deep Learning Containers für Hugging Face verwenden die SageMaker Training Container für PyTorch und TensorFlow als Basisimages. Die Versionen der Hugging Face Transformers-Bibliothek und die zugehörigen Versionen finden Sie in PyTorch den neuesten Hugging Face Containers und den vorherigen Hugging
AWS-Regionen
Die SageMaker Datenparallelbibliothek ist überall dort verfügbar AWS-Regionen , wo die AWS Deep Learning Containers
Unterstützte Instance-Typen
Die SageMaker Modellparallelismus-Bibliothek erfordert einen der folgenden ML-Instanztypen.
| Instance-Typ |
|---|
ml.g4dn.12xlarge |
ml.p3.16xlarge |
ml.p3dn.24xlarge
|
ml.p4d.24xlarge |
ml.p4de.24xlarge |
Die Spezifikationen der Instance-Typen finden Sie im Abschnitt Accelerated Computing auf der EC2 Amazon-Instance-Typen-Seite
Wenn Sie auf eine Fehlermeldung gestoßen sind, die der folgenden ähnelt, folgen Sie den Anweisungen unter Beantragen Sie eine Erhöhung des Servicekontingents für SageMaker KI-Ressourcen.
ResourceLimitExceeded: An error occurred (ResourceLimitExceeded) when calling the CreateTrainingJob operation: The account-level service limit 'ml.p3dn.24xlarge for training job usage' is 0 Instances, with current utilization of 0 Instances and a request delta of 1 Instances. Please contact AWS support to request an increase for this limit.
