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Politica di supporto DLAMI - AWS Deep Learning AMIs
Domande frequenti sull'assistenza DLAMI

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Politica di supporto DLAMI

Qui puoi trovare i dettagli della politica di supporto per AWS Deep Learning AMIs (DLAMI).

Per un elenco dei framework e dei sistemi operativi DLAMI AWS attualmente supportati, consulta la pagina sulla politica di supporto DLAMI. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/dlami-support-policy-table.html La seguente terminologia si applica a tutti i DLAMI menzionati nella pagina della politica di supporto e in questa pagina:

  • La versione corrente specifica la versione del framework nel formato x.y.z. In questo formato, x si riferisce alla versione principale, y si riferisce alla versione secondaria e z si riferisce alla versione della patch. Ad esempio, per TensorFlow 2.10.1, la versione principale è 2, la versione secondaria è 10 e la versione patch è 1.

  • La fine della patch specifica per quanto tempo AWS supporta una particolare versione del framework o del sistema operativo.

Per informazioni dettagliate su DLAMI specifici, vedere. Note sulla versione delle AMI di deep learning

Domande frequenti sull'assistenza DLAMI

Quali versioni del framework ricevono le patch di sicurezza?

Se la versione del framework si trova in Versioni del framework supportate nella tabella AWS Deep Learning AMIs Support Policy, riceve le patch di sicurezza.

A quale sistema operativo vengono fornite le patch di sicurezza?

Se il sistema operativo è elencato in Versioni del sistema operativo supportate nella tabella Criteri di AWS Deep Learning AMIs supporto, riceve le patch di sicurezza.

A cosa servono le immagini AWS pubblica quando vengono rilasciate nuove versioni del framework?

Pubblichiamo nuovi DLAMI subito dopo il rilascio TensorFlow e PyTorch il rilascio delle nuove versioni. Ciò include le versioni principali, le versioni principali e secondarie e le versioni con patch principali e secondarie dei framework. Aggiorniamo anche le immagini quando sono disponibili nuove versioni di driver e librerie. Per ulteriori informazioni sulla manutenzione delle immagini, vedere Quando termina il supporto attivo per la mia versione del framework?

Quali immagini ricevono una nuova SageMaker AI/AWS caratteristiche?

Le nuove funzionalità sono in genere disponibili nell'ultima versione di DLAMis per PyTorch e. TensorFlow Fai riferimento alle note di rilascio per un'immagine specifica per i dettagli sulla nuova SageMaker intelligenza artificiale o AWS sulle nuove funzionalità. Per un elenco dei DLAMI disponibili, consulta le Note di rilascio per DLAMI. Per ulteriori informazioni sulla manutenzione delle immagini, vedere Quando termina il supporto attivo per la mia versione del framework?

Come viene definita la versione corrente nella tabella Supported Frameworks?

La versione corrente nella tabella AWS Deep Learning AMIs Support Policy si riferisce alla versione più recente del framework resa disponibile su AWS . GitHub Ogni versione più recente include aggiornamenti ai driver, alle librerie e ai pacchetti pertinenti nel DLAMI. Per informazioni sulla manutenzione delle immagini, vedere Quando termina il supporto attivo per la mia versione del framework?

Cosa succede se sto utilizzando una versione che non è presente nella tabella Supportata?

Se stai utilizzando una versione non presente nella tabella AWS Deep Learning AMIs Support Policy, potresti non disporre dei driver, delle librerie e dei pacchetti pertinenti più aggiornati. Per una versione più aggiornata, ti consigliamo di eseguire l'aggiornamento a uno dei framework o sistemi operativi supportati disponibili utilizzando il DLAMI più recente di tua scelta. Per un elenco dei DLAMI disponibili, consulta le Note di rilascio per DLAMI. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html

I DLAMI supportano le versioni di patch precedenti di una versione del framework?

No Supportiamo l'ultima versione patch dell'ultima versione principale di ogni framework rilasciata 365 giorni dopo il GitHub rilascio iniziale, come indicato nella tabella delle politiche di AWS Deep Learning AMIs supporto. Per ulteriori informazioni, consulta Cosa succede se sto utilizzando una versione che non è presente nella tabella Supportata?

Come posso trovare l'ultima immagine patchata per una versione del framework supportata?

Per utilizzare un DLAMI con la versione più recente del framework, è possibile utilizzare i parametri AWS CLI o SSM per recuperare l'ID DLAMI e utilizzarlo per avviare il DLAMI utilizzando la console EC2. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/launch-from-console.html Per esempi di comandi con parametri AWS CLI o SSM per recuperare l' AWS Deep Learning AMIs ID, consulta la pagina delle note di rilascio DLAMI a framework singolo. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes-single.html La versione del framework scelta deve essere elencata in Versioni di framework supportate nella tabella Support Policy. AWS Deep Learning AMIs

Con che frequenza vengono rilasciate nuove immagini?

Fornire versioni aggiornate delle patch è la nostra massima priorità. Creiamo regolarmente immagini patchate non appena possibile. Monitoriamo le nuove versioni del framework con patch (ad es. TensorFlow da 2.9 a TensorFlow 2.9.1) e nuove versioni secondarie (ad es. TensorFlow da 2.9 a TensorFlow 2.10) e renderli disponibili al più presto. Quando TensorFlow viene rilasciata una versione esistente di CUDA con una nuova versione di CUDA, rilasciamo un nuovo DLAMI per quella versione o TensorFlow con supporto per la nuova versione CUDA.

La mia istanza verrà aggiornata mentre il mio carico di lavoro è in esecuzione?

No Gli aggiornamenti delle patch per DLAMI non sono aggiornamenti «sul posto».

È necessario attivare una nuova istanza EC2, migrare i carichi di lavoro e gli script e quindi disattivare l'istanza precedente.

Tieni presente che i Ubuntu-based DLAMI installano automaticamente gli aggiornamenti di sicurezza del sistema operativo tramite il meccanismo degli aggiornamenti automatici di Ubuntu, che può riavviare i servizi di sistema su un'istanza in esecuzione. Per ulteriori informazioni, consulta I pacchetti del sistema operativo si aggiornano automaticamente sulla mia istanza in esecuzione e i servizi di sistema possono riavviarsi?

I pacchetti del sistema operativo si aggiornano automaticamente sulla mia istanza in esecuzione e i servizi di sistema possono riavviarsi?

Ubuntu-based I DLAMI mantengono abilitato il meccanismo standard di aggiornamento automatico di Ubuntu. Il meccanismo di aggiornamento automatico di Ubuntu scarica e installa periodicamente gli aggiornamenti di sicurezza del sistema operativo sull'istanza in esecuzione. Dopo l'aggiornamento dei pacchetti, il sistema operativo potrebbe riavviare i servizi di sistema (demoni) che dipendono dai pacchetti aggiornati, come o. dbus ssh Vengono riavviati solo i servizi di sistema interessati. L'istanza non viene riavviata, i processi utente non vengono riavviati e le sessioni SSH attive non vengono disconnesse.

Gli aggiornamenti automatici sono limitati ai pacchetti generali del sistema operativo:

  • I pacchetti del kernel Linux sono conservati nella versione con cui è stata creata l'immagine, quindi gli aggiornamenti automatici non installano mai un nuovo kernel né innescano un riavvio correlato al kernel.

  • Lo stack software dell'acceleratore, che include il driver NVIDIA, CUDA, cuDNN, NCCL ed EFA, non è gestito tramite il gestore di pacchetti del sistema operativo e non viene modificato dagli aggiornamenti automatici.

I carichi di lavoro eseguiti come normali processi utente, come uno script di training, un launcher distribuito o un kernel Jupyter, non vengono interrotti da questi riavvii del servizio. Tuttavia, se il carico di lavoro è di proprietà o è supervisionato da un servizio di sistema (ad esempio, un agente di cluster o un runtime di container eseguito come daemon), un riavvio di quel servizio può interrompere il carico di lavoro. Se il tuo ambiente richiede che nessun pacchetto venga modificato o che nessun servizio venga riavviato mentre un processo è in esecuzione, puoi disattivare gli aggiornamenti automatici sulle tue istanze:

sudo systemctl disable --now apt-daily.timer apt-daily-upgrade.timer
sudo sed -i 's/Unattended-Upgrade "1"/Unattended-Upgrade "0"/' /etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades

Se disabiliti gli aggiornamenti automatici, l'istanza non riceve più le patch di sicurezza del sistema operativo. In tal caso, ti consigliamo di riavviare regolarmente i carichi di lavoro sulla versione DLAMI più recente per rimanere aggiornato. Per ulteriori informazioni, consulta Come posso trovare l'ultima immagine patchata per una versione del framework supportata?

I DLAMI basati su Amazon Linux 2023 non consentono gli aggiornamenti automatici dei pacchetti. I pacchetti di queste immagini cambiano solo quando li aggiorni tu stesso o lanci un'immagine più recente.

Cosa succede quando è disponibile una nuova versione del framework patchata o aggiornata?

Per ricevere notifiche sulle modifiche al DLAMI, iscriviti alle notifiche relative al DLAMI pertinente, vedi Ricevere notifiche sui nuovi aggiornamenti.

Le dipendenze vengono aggiornate senza modificare la versione del framework?

Aggiorniamo le dipendenze senza modificare la versione del framework. Tuttavia, se un aggiornamento delle dipendenze causa un'incompatibilità, creiamo un'immagine con una versione diversa. Assicurati di controllare le note di rilascio di DLAMI per informazioni aggiornate sulle dipendenze.

Quando termina il supporto attivo per la mia versione del framework?

Le immagini DLAMI sono immutabili. Una volta create, non cambiano. Esistono quattro ragioni principali per cui termina il supporto attivo per una versione del framework:

Nota

A causa della frequenza degli aggiornamenti delle patch di versione e delle patch di sicurezza, consigliamo di controllare spesso la pagina delle note di rilascio del DLAMI e di effettuare l'aggiornamento ogni volta che vengono apportate modifiche.

Aggiornamenti della versione del framework (patch)

Manteniamo una variante DLAMI separata per ogni versione del framework major.minor (ad esempio, 2.12). PyTorch Ogni variante viene regolarmente ripubblicata come una nuova immagine datata che include l'ultima versione di patch disponibile (major.minor.patch) del framework insieme a driver, librerie e pacchetti aggiornati. Quando viene rilasciata una nuova immagine datata per una variante, le immagini precedenti per quella variante non vengono più mantenute attivamente. Ogni variante ha una singola pagina delle note di rilascio che elenca le versioni datate. Non esiste una pagina delle note di rilascio individuale per ogni versione della patch.

Ogni versione datata è una nuova immagine con il proprio ID AMI.

AWS patch di sicurezza (CVE)

Le vulnerabilità e le esposizioni comuni (CVE) vengono corrette rilasciando un nuovo DLAMI datato per la variante interessata. Non modifichiamo le immagini esistenti. Per assicurarti di utilizzare l'immagine con le patch di sicurezza più recenti, utilizza il parametro SSM o la query AWS CLI nella pagina delle note di rilascio della tua variante per recuperare il DLAMI più recente. Per ulteriori informazioni, consulta Come posso trovare l'ultima immagine patchata per una versione del framework supportata?

Poiché manteniamo una variante DLAMI separata per ogni versione del framework major.minor, non supportiamo le correzioni di sicurezza del framework tra le versioni del framework. Se un CVE in una versione del framework può essere corretto solo in una versione superiore di major.minor, la variante interessata non riceve più le patch di sicurezza e ti consigliamo di migrare a un DLAMI con una versione del framework che contenga la correzione. Tali varianti sono indicate nella pagina delle note di rilascio del DLAMI. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html

Data di fine della patch (scadenza scaduta)

I DLAMI hanno raggiunto la data di fine della patch 365 giorni dopo la data di GitHub rilascio.

Per i DLAMI multi-framework, quando una delle versioni del framework viene aggiornata, è necessario un nuovo DLAMI con la versione aggiornata. Il DLAMI con la vecchia versione del framework non viene più gestito attivamente.

Importante

Facciamo un'eccezione quando c'è un importante aggiornamento del framework. Ad esempio, se la versione TensorFlow 1.15 viene aggiornata alla TensorFlow 2.0, continuiamo a supportare la versione più recente della TensorFlow 1.15 per un periodo di due anni dalla data di GitHub rilascio o sei mesi dopo che il team di manutenzione del framework di origine ha interrotto il supporto, a seconda di quale data sia precedente.

Fine del supporto per le dipendenze

Se stai eseguendo un carico di lavoro su un'immagine DLAMI TensorFlow 2.7.0 con Python 3.6 e tale versione di Python è contrassegnata per la fine del supporto, tutte le immagini DLAMI basate su Python 3.6 non verranno più mantenute attivamente. Allo stesso modo, se una versione del sistema operativo come Ubuntu 16.04 è contrassegnata per la fine del supporto, tutte le immagini DLAMI che dipendono da Ubuntu 16.04 non verranno più mantenute attivamente.

Le immagini con versioni del framework che non vengono più gestite attivamente verranno patchate?

No Le immagini che non vengono più gestite attivamente non avranno nuove versioni.

Come si usa una versione precedente del framework?

Per utilizzare un DLAMI con una versione precedente del framework, recupera l'ID DLAMI e usalo per avviare il DLAMI utilizzando la console EC2. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/launch-from-console.html Per i comandi AWS CLI per recuperare l'ID AMI, fate riferimento alla pagina delle note di rilascio nelle note di rilascio DLAMI a framework singolo. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes-single.html

Come posso rimanere aggiornato sulle modifiche di supporto nei framework e nelle relative versioni?

Rimani aggiornato sui framework e sulle versioni DLAMI utilizzando la tabella AWS Deep Learning AMIs Framework Support Policy, le note sulla versione DLAMI. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html

Ho bisogno di una licenza commerciale per utilizzare l'Anaconda Repository?

Anaconda è passata a un modello di licenza commerciale per determinati utenti. I DLAMI gestiti attivamente sono stati migrati alla versione open source di Conda (conda-forge) disponibile al pubblico dal canale Anaconda. https://anaconda.org/conda-forge