Unterstützte Framework-Images AWS-Regionen und Instance-Typen - Amazon SageMaker
SageMaker Framework-Images sind mit Profiler vorinstalliert SageMaker SageMaker Binärdateien für das Profiler-Python-PaketUnterstützt AWS-RegionenUnterstützte Instance-Typen

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Unterstützte Framework-Images AWS-Regionen und Instance-Typen

Diese Funktion unterstützt die folgenden Frameworks für Machine Learning und AWS-Regionen.

Anmerkung

Um diese Funktion nutzen zu können, stellen Sie sicher, dass Sie die SageMaker SDK Python-Version 2.180.0 oder höher installiert haben.

SageMaker Framework-Images sind mit Profiler vorinstalliert SageMaker

SageMaker Profiler ist in den folgenden AWS Deep Learning Containers für vorinstalliert. SageMaker

PyTorchBilder

PyTorch Versionen AWS DLCBild URI
2.2.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
2.1.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
2.0.1

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
1.13.1

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker

TensorFlow bilder

TensorFlow Versionen AWS DLCBild URI
2.13.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
2.12.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
2.11.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker
Wichtig

Verteilung und Wartung der Framework-Container in den obigen Tabellen unterliegen der Framework-Supportrichtlinie, die vom AWS Deep Learning Containers Service verwaltet wird. Wir empfehlen Ihnen dringend, auf die derzeit unterstützten Framework-Versionen zu aktualisieren, wenn Sie frühere Framework-Versionen verwenden, die nicht mehr unterstützt werden.

Anmerkung

Wenn Sie SageMaker Profiler für andere Framework-Images oder Ihre eigenen Docker-Images verwenden möchten, können Sie SageMaker Profiler mithilfe der im folgenden Abschnitt bereitgestellten Binärdateien des SageMaker Profiler-Python-Pakets installieren.

SageMaker Binärdateien für das Profiler-Python-Paket

Wenn Sie Ihren eigenen Docker-Container konfigurieren, SageMaker Profiler in anderen vorgefertigten Containern für PyTorch und TensorFlow verwenden oder das SageMaker Profiler-Python-Paket lokal installieren möchten, verwenden Sie eine der folgenden Binärdateien. Wählen Sie je nach Python und den CUDA Versionen in Ihrer Umgebung eine der folgenden Optionen aus.

PyTorch

TensorFlow

Weitere Hinweise zur Installation von SageMaker Profiler mithilfe der Binärdateien finden Sie unter. (Optional) Installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket

Unterstützt AWS-Regionen

SageMaker Profiler ist im Folgenden AWS-Regionen verfügbar.

  • USA Ost (Nord-Virginia) (us-east-1)

  • USA Ost (Ohio) (us-east-2)

  • USA West (Oregon) (us-west-2)

  • Europa (Frankfurt) (eu-central-1)

  • Europa (Irland) (eu-west-1)

Unterstützte Instance-Typen

SageMaker Profiler unterstützt die Profilerstellung von Trainingsjobs für die folgenden Instanztypen.

CPUund Profilerstellung GPU

  • ml.g4dn.12xlarge

  • ml.g5.24xlarge

  • ml.g5.48xlarge

  • ml.p3dn.24xlarge

  • ml.p4de.24xlarge

  • ml.p4d.24xlarge

  • ml.p5.48xlarge

GPUnur Profilerstellung

  • ml.g5.2xlarge

  • ml.g5.4xlarge

  • ml.g5.8xlarge

  • ml.g5.16.xlarge