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Notas de publicación sobre las capacidades de creación de perfiles de Amazon SageMaker
Consulta las siguientes notas de la versión para hacer un seguimiento de las últimas actualizaciones de las funciones de creación de perfiles de Amazon SageMaker.
21 de marzo de 2024
Actualizaciones de divisas
SageMaker Profiler ha añadido compatibilidad con las versiones PyTorch 2.2.0, 2.1.0 y 2.0.1.
AWS Deep Learning Containers preinstalados con SageMaker Profiler
SageMaker Profiler viene empaquetado en los siguientes AWS Deep Learning Containers
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SageMaker Framework Container para PyTorch la versión 2.2.0
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SageMaker Contenedor Framework para la versión 2.1.0 PyTorch
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SageMaker Contenedor Framework para la versión 2.0.1 PyTorch
14 de diciembre de 2023
Actualizaciones de divisas
SageMaker Profiler ha añadido soporte para TensorFlow la versión 2.13.0.
Cambios importantes
Esta versión implica un cambio radical. El nombre del paquete SageMaker Profiler Python se cambia de smppy
asmprof
. Si ha utilizado la versión anterior del paquete y ha empezado a utilizar la versión más reciente de SageMaker Framework Containerssmppy
a smprof
en la declaración de importación de su guion de formación.
AWS Deep Learning Containers preinstalados con SageMaker Profiler
SageMaker Profiler viene empaquetado en los siguientes AWS Deep Learning Containers
-
SageMaker Framework Container para TensorFlow la versión 2.13.0
-
SageMaker Contenedor Framework para la versión 2.12.0 TensorFlow
Si utiliza las versiones anteriores de los contenedores del marco, como la TensorFlow v2.11.0, el paquete Profiler SageMaker Python seguirá disponible como. smppy
Si no está seguro de qué versión o del nombre del paquete debe utilizar, sustituya la declaración de importación del paquete SageMaker Profiler por el siguiente fragmento de código.
try: import smprof except ImportError: # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images import smppy as smprof
24 de agosto de 2023
Nuevas características
Se lanzó Amazon SageMaker Profiler, una capacidad de creación de SageMaker perfiles y visualización que permite analizar en profundidad los recursos informáticos aprovisionados y, al mismo tiempo, entrenar los modelos de aprendizaje profundo y obtener visibilidad de los detalles a nivel operativo. SageMaker Profiler proporciona módulos de Python (smppy
) para añadir anotaciones en todos los scripts PyTorch o TensorFlow entrenarlos y activar SageMaker Profiler. Puede acceder a los módulos a través del SDK de SageMaker Python y AWS Deep Learning Containers. Para cualquier trabajo que se ejecute con los módulos Python de SageMaker Profiler, puede cargar los datos del perfil en la aplicación de interfaz de usuario de SageMaker Profiler, que proporciona un panel de resumen y un cronograma detallado. Para obtener más información, consulte Utilice Amazon SageMaker Profiler para perfilar las actividades en los AWS recursos informáticos.
Esta versión del paquete SageMaker Profiler Python está integrada en los siguientes contenedores de SageMaker Framework
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PyTorch v2.0.0
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PyTorch v1.13.1
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TensorFlow v2.12.0
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TensorFlow v2.11.0