View a markdown version of this page

Unterstützte Framework-Images, AWS-Regionen und Instanztypen - Amazon SageMaker KI
SageMaker Mit Profiler vorinstallierte AI-Framework-Images SageMakerSageMaker Binärdateien des Profiler-Python-PaketsUnterstützt AWS-RegionenUnterstützte Instance-Typen

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.

Unterstützte Framework-Images, AWS-Regionen und Instanztypen

Anmerkung

Hinweis zum Ende des Supports: Am 30. Juni 2027 AWS wird der Support für Amazon SageMaker Profiler eingestellt. Nach dem 30. Juni 2027 können Sie nicht mehr auf die Profiler-Konsole oder die Profiler-Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderung der Profiler-Verfügbarkeit.

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 Python-SDK-Version 2.180.0 oder höher installiert haben.

SageMaker Mit Profiler vorinstallierte AI-Framework-Images SageMaker

SageMaker Profiler ist in den folgenden AWS Deep-Learning-Containern für KI vorinstalliert. SageMaker

PyTorch Bilder

PyTorch Versionen AWS DLC-Bild-URI
2.2.0

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/pytorch-Schulung: 2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-Sagemaker
2.1.0

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/pytorch-Schulung: 2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-Sagemaker
2.0.1

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/pytorch-Schulung: 2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-Sagemaker

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/pytorch-Schulung: 2.0.1-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-Sagemaker
1.13.1

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/pytorch-Schulung: 1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-Sagemaker

TensorFlow bilder

TensorFlow Versionen AWS DLC-Bild-URI
2.13.0

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/tensorflow-Schulung: 2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-Sagemaker
2.12.0

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/tensorflow-Schulung: 2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-Sagemaker
2.11.0

763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonas. com/tensorflow-Schulung: 2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-Sagemaker
Wichtig

Die Verteilung und Wartung der Framework-Container in den vorangegangenen Tabellen unterliegen der Framework Support Policy, die vom Deep Learning Containers Service verwaltet wird. https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html AWS 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 Profiler-Python-Paket-Binärdateien installieren, die SageMaker im folgenden Abschnitt bereitgestellt werden.

SageMaker Binärdateien des Profiler-Python-Pakets

Wenn Sie Ihren eigenen Docker-Container konfigurieren möchten, verwenden Sie SageMaker Profiler in anderen vorgefertigten Containern für PyTorch und TensorFlow, oder installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket lokal, verwenden Sie eine der folgenden Binärdateien. Wählen Sie je nach Python- und CUDA-Version 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 verfügbar. AWS-Regionen

  • 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 Der Profiler unterstützt die Profilerstellung von Trainingsjobs auf den folgenden Instance-Typen.

CPU- und GPU-Profilerstellung

  • ml.g4dn.12xlarge

  • ml.g5.24xlarge

  • ml.g5.48xlarge

  • ml.p3dn.24xlarge

  • ml.p4de.24xlarge

  • ml.p4d.24xlarge

  • ml.p5.48xlarge

Nur GPU-Profilerstellung

  • ml.g5.2xlarge

  • ml.g5.4xlarge

  • ml.g5.8xlarge

  • ml.g5.16.xlarge