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Ankündigung des Endes der Unterstützung der Originalversion von SageMaker AI Operators für Kubernetes - Amazon SageMaker KI
Ende des Support Häufig gestellte Fragen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Ankündigung des Endes der Unterstützung der Originalversion von SageMaker AI Operators für Kubernetes

Diese Seite kündigt das Ende der Unterstützung für die Originalversion von SageMaker AI Operators for Kubernetes an und bietet Antworten auf häufig gestellte Fragen sowie Migrationsinformationen zum ACK Service Controller für Amazon SageMaker AI, einer neuen Generation von vollständig unterstützten SageMaker AI-Operatoren für Kubernetes. Allgemeine Informationen zu den neuen SageMaker AI-Operatoren für Kubernetes finden Sie unter. Neueste SageMaker KI-Operatoren für Kubernetes

Ende des Support Häufig gestellte Fragen

Warum beenden wir den Support für die Originalversion von SageMaker AI Operators for Kubernetes?

Benutzer können jetzt den ACK Service Controller für Amazon SageMaker AI nutzen. Der ACK Service Controller ist eine neue Generation von SageMaker KI-Operatoren für Kubernetes, die auf AWS Controllers for Kubernetes (ACK) basieren, einem von der Community betriebenen Projekt, das für die Produktion optimiert ist und die Art und Weise standardisiert, wie Dienste über einen Kubernetes-Operator verfügbar gemacht werden. AWS Wir kündigen daher das Ende des Supports (EOS) für die Originalversion (nicht) von AI Operators for Kubernetes an. ACK-based SageMaker Der Support endet am 15. Februar 2023 zusammen mit Amazon Elastic Kubernetes Service Kubernetes 1.21.

Weitere Informationen zu ACK finden Sie unter Geschichte und Grundsätze von ACK.

Wo finde ich weitere Informationen zu den neuen SageMaker KI-Operatoren für Kubernetes und ACK?

Was bedeutet Ende des Supports (EOS)?

Benutzer können zwar weiterhin ihre aktuellen Betreiber verwenden, aber wir entwickeln keine neuen Funktionen mehr für die Betreiber, und wir werden auch keine Patches oder Sicherheitsupdates für festgestellte Probleme veröffentlichen. v1.2.2ist die letzte Version von SageMaker AI Operators for Kubernetes. Benutzer sollten ihre Workloads migrieren, um den ACK Service Controller für Amazon AI zu verwenden. SageMaker

Wie kann ich meinen Workload zu Schulungs- und Inferenzzwecken auf die neuen SageMaker AI Operators for Kubernetes migrieren?

Informationen zur Migration von Ressourcen von den alten zu den neuen SageMaker KI-Operatoren für Kubernetes finden Sie im Folgenden. Migrieren Sie Ressourcen zu den neuesten Operatoren

Zu welcher Version von ACK sollte ich migrieren?

Benutzer sollten auf die neueste veröffentlichte Version des ACK Service Controllers für Amazon AI migrieren. SageMaker

Sind die ursprünglichen SageMaker KI-Operatoren für Kubernetes und die neuen Operatoren (ACK Service Controller für Amazon SageMaker AI) funktionell gleichwertig?

Ja, sie entsprechen den gleichen Funktionen.

Zu den wichtigsten nennenswerten Unterschieden zwischen den beiden Versionen gehören:

  • Die von den ACK-based SageMaker KI-Operatoren für Kubernetes verwendeten benutzerdefinierten Ressourcendefinitionen (CRD) folgen der AWS API-Definition und sind daher nicht mit den benutzerdefinierten Ressourcenspezifikationen der SageMaker AI-Operatoren für Kubernetes in der Originalversion kompatibel. Sehen Sie sich die CRDs im neuen Controller an oder verwenden Sie den Migrationsleitfaden, um die Ressourcen zu übernehmen und den neuen Controller zu verwenden.

  • Die Hosting Autoscaling Richtlinie ist nicht mehr Teil der neuen SageMaker AI-Operatoren für Kubernetes und wurde auf den ACK-Controller für die automatische Skalierung von Anwendungen migriert. https://github.com/aws-controllers-k8s/applicationautoscaling-controller Folgen Sie diesem Autoscaling-Beispiel, um zu erfahren, wie Sie den Anwendungs-Autoscaling-Controller verwenden, um Autoscaling auf SageMaker AI-Endpunkten zu konfigurieren. https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/

  • Die HostingDeployment Ressource wurde verwendet, um Modelle, Endpunktkonfigurationen und Endpunkte in einer CRD zu erstellen. Die neuen SageMaker AI Operators für Kubernetes verfügen über eine separate CRD für jede dieser Ressourcen.