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Esta característica es compatible con los siguientes marcos de machine learning y Regiones de AWS.
nota
Para usar esta función, asegúrese de haber instalado la versión 2.180.0
SageMaker Imágenes de AI Framework preinstaladas con Profiler SageMaker
SageMaker Profiler viene preinstalado en los siguientes AWS Deep Learning Containers for SageMaker AI
PyTorchimágenes
PyTorch versiones | AWS URI de imagen DLC |
---|---|
2.2.0 |
|
2.1.0 |
|
2.0.1 |
|
1.13.1 |
|
TensorFlow imágenes
TensorFlow versiones | AWS URI de imagen DLC |
---|---|
2.13.0 |
|
2.12.0 |
|
2.11.0 |
|
importante
La distribución y el mantenimiento de los contenedores del marco de las tablas anteriores se rigen por la Política de soporte del marco gestionada por el servicio AWS Deep Learning Containers. Le recomendamos actualizar a las versiones de marco admitidas actualmente
nota
Si desea utilizar SageMaker Profiler para otras imágenes de framework o para sus propias imágenes de Docker, puede instalar SageMaker Profiler utilizando los archivos binarios del paquete Profiler SageMaker Python que se proporcionan en la siguiente sección.
SageMaker Archivos binarios del paquete Profiler Python
Si desea configurar su propio contenedor de Docker, usar SageMaker Profiler en otros contenedores prediseñados o instalar el paquete Profiler SageMaker Python de forma local TensorFlow, use uno de los siguientes archivos binarios. PyTorch En función de las versiones de Python y CUDA de su entorno, elija una de las siguientes opciones.
PyTorch
-
Python 3.8, CUDA 11.3:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu113/smprof-0.3.334-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
-
Python 3.9, CUDA 11.7:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu117/smprof-0.3.334-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
-
Python 3.10, CUDA 11.8:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu118/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
-
Python 3.10, CUDA 12.1:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu121/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
TensorFlow
Para obtener más información sobre cómo instalar SageMaker Profiler mediante los archivos binarios, consulte. (Opcional) Instale el paquete SageMaker Profiler Python
Compatible Regiones de AWS
SageMaker El generador de perfiles está disponible en las siguientes Regiones de AWS versiones.
-
Este de EE. UU. (Norte de Virginia) (
us-east-1
) -
Este de EE. UU. (Ohio) (
us-east-2
) -
Oeste de EE. UU. (Oregón) (
us-west-2
) -
Europa (Fráncfort) (
eu-central-1
) -
Europa (Irlanda) (
eu-west-1
)
Tipos de instancias admitidas
SageMaker Profiler admite la creación de perfiles de los trabajos de formación en los siguientes tipos de instancias.
Generación de perfiles de CPU y GPU
-
ml.g4dn.12xlarge
-
ml.g5.24xlarge
-
ml.g5.48xlarge
-
ml.p3dn.24xlarge
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ml.p4de.24xlarge
-
ml.p4d.24xlarge
-
ml.p5.48xlarge
Solo generación de perfiles de GPU
-
ml.g5.2xlarge
-
ml.g5.4xlarge
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ml.g5.8xlarge
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ml.g5.16.xlarge