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SageMaker Verteilung von Bildern
Wichtig
Derzeit sind alle Pakete in SageMaker Distribution-Images für die Verwendung mit Amazon lizenziert SageMaker und erfordern keine zusätzlichen kommerziellen Lizenzen. Dies kann sich jedoch in future ändern, und wir empfehlen, die Lizenzbedingungen regelmäßig auf Aktualisierungen zu überprüfen.
SageMaker Distribution ist eine Sammlung von Docker-Images, die beliebte Bibliotheken und Pakete für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Datenanalysevisualisierung umfasst. Die Docker-Images enthalten Deep-Learning-Frameworks wie die folgenden:
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PyTorch
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TensorFlow
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Keras
Es enthält auch beliebte Python-Pakete wie die folgenden:
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numpy
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Scikit-learn
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pandas
Innerhalb des Containers können Sie Folgendes verwendenIDEs:
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JupyterLab
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Code-Editor, basierend auf Code- OSS (Visual Studio Code Open Source)
Jedes SageMaker Distributions-Image hat eine GPU Variante und eine CPU Variante.
SageMaker Die Distribution ist verfügbar in:
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Studio
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Studiolabor
Die im Container enthaltenen Pakete sind garantiert miteinander kompatibel und die Runtime ist so konzipiert, dass sie überall funktioniert. Sie können den Container verwenden, um Amazon SageMaker Studio-Notebooks oder SageMaker Trainingsjobs auszuführen. Sie können den Container auch auf einem lokalen Laptop ausführen. Verwenden Sie SageMaker Distribution, um schnell mit der ML-Entwicklung in Ihrer lokalen Umgebung zu beginnen. Gehen Sie nahtlos zu Aufgaben wie der Batch-Ausführung von Trainingsjobs über, ohne dass Sie Ihre Laufzeitumgebung neu konfigurieren müssen.
Eine Liste aller unterstützten Bibliotheken in der SageMaker Distribution und ihrer entsprechenden Versionen finden Sie in der SageMaker Distribution.
Unterstützte Pakete und Versionen
Eine Liste der Pakete, die in einer Version von SageMaker Distribution installiert sind, finden Sie in der RELEASE .md-Datei im Verzeichnis build_artifacts
SageMaker Richtlinien zur Support von Vertriebsbildern | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Veröffentlichung der Version | Beschreibung | Häufigkeit aktualisieren | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Major | Eine Hauptversion von Amazon SageMaker Distribution aktualisiert alle Kernabhängigkeiten auf die neueste kompatible Version. SageMaker Die Distribution kann Pakete in einer Hauptversion hinzufügen oder entfernen. Hauptversionen werden durch die erste Zahl in der Versionszeichenfolge gekennzeichnet. Zum Beispiel 1.0, 2.0, 3.0. | Halbjährlich | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Gering | Eine Nebenversionsversion von Amazon SageMaker Distribution stellt sicher, dass alle Kernabhängigkeiten auf die neueste kompatible Nebenversion innerhalb derselben Hauptversion aktualisiert werden. SageMaker Die Distribution kann während der Veröffentlichung einer Nebenversion neue Pakete hinzufügen. Nebenversionen werden durch die zweite Zahl in der Versionszeichenfolge gekennzeichnet. Zum Beispiel 1.1, 1.2 oder 2.1 | Monatlich (weitere Nebenversionen werden ebenfalls nach Bedarf veröffentlicht) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Patch | Eine Patch-Version von Amazon SageMaker Distribution stellt sicher, dass alle Kernabhängigkeiten auf die neueste kompatible Patch-Version innerhalb derselben Nebenversion aktualisiert werden. SageMaker Bei der Distribution werden während der Veröffentlichung einer Patch-Version keine Pakete hinzugefügt oder entfernt. | 7 Tage (je nach Schweregrad werden auch über Nacht Korrekturen bereitgestellt) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wichtig
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SageMaker Distribution v0.x.y wird nur in Studio Classic verwendet. SageMaker Distribution v1.x.y wird nur in verwendet. JupyterLab
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Wir versuchen, die Studio-Images regelmäßig mit neuen Versionen zu aktualisieren. Wenn die Pakete im Distribution-Image veraltet sind, empfehlen wir, auf das nächste Update zu warten.
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Einige Abhängigkeiten, wie Python, werden unterschiedlich behandelt. Amazon SageMaker Distribution ermöglicht ein geringfügiges Upgrade von Python mit einer Version. Sie können beispielsweise Python 3.10 auf Python 3.11 aktualisieren, wenn Sie ein Upgrade von Version 4.8 auf 5.0 durchführen.
