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Vorgefertigte SageMaker Image-Unterstützungsrichtlinie

Alle vorgefertigten SageMaker Images, einschließlich Framework-spezifischer Container, integrierter Algorithmuscontainer, Algorithmen und Modellpakete, die in und AWS Deep Learning-Containern aufgeführt sind AWS Marketplace, werden regelmäßig auf allgemeine Sicherheitslücken gescannt, die vom Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) -Programm und der National Vulnerability Database (NVD) aufgeführt sind. Weitere Informationen über CVEs finden Sie unter Häufig gestellte Fragen zu CVE. Unterstützte vorgefertigte Container-Images erhalten nach allen Sicherheitspatches eine aktualisierte Nebenversion.

Alle unterstützten Container-Images werden regelmäßig aktualisiert, um alle kritischen CVEs zu beheben. Bei Szenarien mit hohem Schweregrad empfehlen wir Kunden, eine gepatchte Version des Containers in ihrer eigenen Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) zu erstellen und zu hosten.

Wenn Sie eine Container-Image-Version ausführen, die nicht mehr unterstützt wird, verfügen Sie möglicherweise nicht über die zuletzt aktualisierten Treiber, Bibliotheken und relevanten Pakete. Für eine aktuelle Version empfehlen wir, ein Upgrade auf eines der unterstützten Frameworks durchzuführen und dabei das neueste Image Ihrer Wahl zu verwenden.

SageMaker AI veröffentlicht keine Out-of-Patch-Images für Container in neuen Versionen. AWS-Regionen

AWS Richtlinie zur Unterstützung von Deep Learning Containern (DLC)

AWS Deep-Learning-Container sind eine Reihe von Docker-Images zum Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen. Informationen zum Anzeigen verfügbarer Bilder finden Sie unter Verfügbare Deep-Learning-Container-Images im GitHub Deep-Learning-Container-Repository.

DLCs haben 365 Tage nach ihrem GitHub Veröffentlichungsdatum das Ende des Patches erreicht. Patch-Aktualisierungen für DLCs sind keine „direkten“ Aktualisierungen. Sie müssen das vorhandene Image auf Ihrer Instance löschen und das neueste Container-Image abrufen, ohne Ihre Instance zu beenden. Weitere Informationen finden Sie unter Framework-Supportrichtlinie im Entwicklerhandbuch zu Deep-Learning-Containern von AWS .

Sehen Sie in der Tabelle mit den Richtlinien zur Unterstützung des AWS Deep Learning Containers Framework nach, welche Frameworks und Versionen aktiv für AWS DLCs unterstützt werden. Für alle Images, die nicht explizit aufgeführt sind, können Sie in der Tabelle zur Supportrichtlinie nach dem Framework suchen, das einem DLC zugeordnet ist. Beispielsweise können Sie PyTorch in der Tabelle mit den Support-Richtlinien für DLC-Images wie huggingface-pytorch-inference und darauf verweisen. stabilityai-pytorch-inference

SageMaker Unterstützungsrichtlinie für AI ML Framework Container

Die SageMaker AI ML Framework-Container sind eine Reihe von Docker-Images für das Training und die Bereitstellung von Workloads für maschinelles Lernen mit Umgebungen, die für gängige Frameworks wie XGBoost und Scikit Learn optimiert sind. Informationen zu den verfügbaren SageMaker AI ML Framework-Containern finden Sie unter Docker-Registrierungspfade und Beispielcode. Navigieren Sie zur AWS Region Ihrer Wahl und durchsuchen Sie Bilder mit dem Tag (algorithm). SageMaker AI ML Framework-Container halten sich auch an die Richtlinien zur Unterstützung des AWS Deep Learning Containers Frameworks.

Verwenden Sie die folgenden SDK-Befehle, um die neueste Image-Version für XGBoost 1.7-1 im Framework-Modus abzurufen: SageMaker Python

from sagemaker.core import image_uris
image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='3.0-5')

SageMaker Richtlinie zur Unterstützung von AI Built-in Algorithm Container

Die SageMaker Built-in KI-Algorithmus-Container sind eine Reihe von Docker-Images zum Trainieren und Bereitstellen der integrierten Algorithmen für maschinelles Lernen von SageMaker KI. Informationen zu verfügbaren SageMaker Built-in KI-Algorithmus-Containern finden Sie unter Docker-Registrierungspfade und Beispielcode. Navigieren Sie zur AWS Region Ihrer Wahl und durchsuchen Sie Bilder mit dem Tag (algorithm).

Patch-Aktualisierungen für integrierte Container-Images sind „direkte“ Aktualisierungen. Um über die neuesten Sicherheitspatches auf dem Laufenden zu bleiben, empfehlen wir, mit dem Image-Tag latest die neueste Version des integrierten Algorithmus-Images abzurufen.

Supportrichtlinie für LLM-Hosting-Container

LLM-Hosting-Container wie die HuggingFace Text Generation Inference (TGI) -Container erreichen das Ende des Patches 30 Tage nach ihrem Veröffentlichungsdatum. GitHub

Nicht unterstützte Container und Veraltung

Wenn ein Container das Enddatum für Patches erreicht oder veraltet ist, erhält er keine Sicherheitspatches mehr. Container sind veraltet, wenn ganze Frameworks oder Algorithmen nicht mehr unterstützt werden.

Die folgenden Container werden nicht mehr unterstützt: