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# Notas de la versión sobre las capacidades de creación de perfiles de Amazon AI SageMaker
Consulte las siguientes notas de la versión para realizar un seguimiento de las últimas actualizaciones de las funciones de creación de perfiles de Amazon SageMaker AI.
## 21 de marzo de 2024
**Actualizaciones de divisas**
[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) agregó 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](train-use-sagemaker-profiler.md) viene empaquetado en los siguientes [AWS Deep Learning Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md).
+ SageMaker Contenedor AI Framework para PyTorch la versión 2.2.0
+ SageMaker Contenedor AI Framework para la versión 2.1.0 PyTorch
+ SageMaker Contenedor AI Framework para la versión 2.0.1 PyTorch
## 14 de diciembre de 2023
**Actualizaciones de divisas**
[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) ha añadido soporte para la versión 2.13.0. TensorFlow
**Cambios importantes**
Esta versión implica un cambio importante. El nombre del paquete SageMaker Profiler Python se cambia de `smppy` a`smprof`. Si ha estado utilizando la versión anterior del paquete y ha empezado a utilizar los [contenedores de SageMaker AI Framework](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) más recientes que se TensorFlow muestran en la siguiente sección, asegúrese de actualizar el nombre del paquete de `smppy` a `smprof` en la declaración de importación de su script de entrenamiento.
**AWS Deep Learning Containers preinstalados con SageMaker Profiler**
[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) viene empaquetado en los siguientes [AWS Deep Learning Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md).
+ SageMaker Contenedor AI Framework para TensorFlow la versión 2.13.0
+ SageMaker Contenedor AI Framework para la versión 2.12.0 TensorFlow
Si utiliza las versiones anteriores de los [contenedores del marco](profiler-support.md#profiler-support-frameworks), 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 perfiles y visualización de la SageMaker IA para 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 Python para SageMaker IA 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 [Amazon SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md).
Esta versión del paquete SageMaker Profiler Python está integrada en los siguientes [contenedores de SageMaker AI Framework](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) para PyTorch y TensorFlow.
+ PyTorch v2.0.0
+ PyTorch v1.13.1
+ TensorFlow v2.12.0
+ TensorFlow v2.11.0