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# Framework e tipi di Regioni AWS istanze supportati
<a name="distributed-data-parallel-support"></a>

Prima di utilizzare la libreria SageMaker AI Distributed Data Parallelism (SMDDP), controlla quali sono i framework ML e i tipi di istanze supportati e se ci sono quote sufficienti nel tuo account e. AWS Regione AWS

## Framework supportati
<a name="distributed-data-parallel-supported-frameworks"></a>

Le tabelle seguenti mostrano i framework di deep learning e le relative versioni supportati da AI e SMDDP. SageMaker La libreria SMDDP è disponibile in [SageMaker AI Framework Containers, integrata nei contenitori](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) [Docker distribuiti dalla libreria SageMaker Model Parallelism (SMP)](distributed-model-parallel-support-v2.md#distributed-model-parallel-supported-frameworks-v2) v2 o scaricabile come file binario.

**Nota**  
Per controllare gli aggiornamenti e le note di rilascio più recenti della libreria SMDDP, consulta [SageMaker Note di rilascio della libreria di parallelismo dei dati AI](data-parallel-release-notes.md).

**Topics**
+ [PyTorch](#distributed-data-parallel-supported-frameworks-pytorch)
+ [PyTorch Lightning](#distributed-data-parallel-supported-frameworks-lightning)
+ [Trasformatori Hugging Face](#distributed-data-parallel-supported-frameworks-transformers)
+ [TensorFlow (obsoleto)](#distributed-data-parallel-supported-frameworks-tensorflow)

### PyTorch
<a name="distributed-data-parallel-supported-frameworks-pytorch"></a>


| PyTorch versione | Versione della libreria SMDDP | SageMaker immagini di AI Framework Container preinstallate con SMDDP | Immagini Docker SMP preinstallate con SMDDP | URL del file binario\$1\$1 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| v2.3.1 | smdistributed-dataparallel==v2.5.0 | Non disponibile | 658645717510.dkr.ecr.<us-west-2>.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.4.1-gpu-py311-cu121 | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.4.1/cu121/2024-10-09/smdistributed\$1dataparallel-2.5.0-cp311-cp311-linux\$1x86\$164.whl | 
| v2.3.0 | smdistributed-dataparallel==v2.3.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.3.0-gpu-py311-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | Attualmente non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.3.0/cu121/2024-05-23/smdistributed\$1dataparallel-2.3.0-cp311-cp311-linux\$1x86\$164.whl | 
| v2.2.0 | smdistributed-dataparallel==v2.2.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | 658645717510.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.2.0-gpu-py310-cu121 | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.2.0/cu121/2024-03-04/smdistributed\$1dataparallel-2.2.0-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| v2.1.0 | smdistributed-dataparallel==v2.1.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | 658645717510.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.1.2-gpu-py310-cu121 | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.1.0/cu121/2024-02-04/smdistributed\$1dataparallel-2.1.0-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| v2.0.1 | smdistributed-dataparallel==v2.0.1 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker | Non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.0.1/cu118/2023-12-07/smdistributed\$1dataparallel-2.0.2-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| v2.0.0 | smdistributed-dataparallel==v1.8.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker | Non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.0.0/cu118/2023-03-20/smdistributed\$1dataparallel-1.8.0-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.13.1 | smdistributed-dataparallel==v1.7.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker | Non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.13.1/cu117/2023-01-09/smdistributed\$1dataparallel-1.7.0-cp39-cp39-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.12.1 | smdistributed-dataparallel==v1.6.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.1-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker | Non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.12.1/cu113/2022-12-05/smdistributed\$1dataparallel-1.6.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.12.0 | smdistributed-dataparallel==v1.5.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker | Non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.12.0/cu113/2022-07-01/smdistributed\$1dataparallel-1.5.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.11.0 | smdistributed-dataparallel==v1.4.1 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.11.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker | Non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.11.0/cu113/2022-04-14/smdistributed\$1dataparallel-1.4.1-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 

\$1\$1 I file binari servono per l'installazione URLs della libreria SMDDP in contenitori personalizzati. Per ulteriori informazioni, consulta [Crea il tuo contenitore Docker con la libreria parallela di dati distribuiti SageMaker AI](data-parallel-bring-your-own-container.md).

**Nota**  
La libreria SMDDP è disponibile Regioni AWS laddove sono in servizio i [contenitori SageMaker AI Framework](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) e le immagini [SMP Docker](distributed-model-parallel-support-v2.md).

**Nota**  
La libreria SMDDP v1.4.0 e versioni successive funge da backend del parallelismo distribuito (torch.distributed) dei PyTorch dati (torch.parallel). DistributedDataParallel). In base alla modifica, i seguenti [smdistributed APIs](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/sdp_versions/latest/smd_data_parallel_pytorch.html#pytorch-api) per il pacchetto PyTorch distribuito sono diventati obsoleti.  
`smdistributed.dataparallel.torch.distributed` è obsoleta. Utilizza invece il pacchetto [torch.distributed](https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html).
`smdistributed.dataparallel.torch.parallel.DistributedDataParallel` è obsoleta. [Usa torch.nn.parallel. DistributedDataParallel](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.parallel.DistributedDataParallel.html) API invece.
*Se devi utilizzare le versioni precedenti della libreria (v1.3.0 o precedente), consulta la documentazione [archiviata sul parallelismo dei dati distribuiti SageMaker AI nella](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/sdp_versions/latest.html#documentation-archive) documentazione di AI SageMaker Python SDK.*

### PyTorch Lightning
<a name="distributed-data-parallel-supported-frameworks-lightning"></a>

La libreria SMDDP è disponibile per PyTorch Lightning nei seguenti contenitori SageMaker AI Framework Containers PyTorch e SMP Docker.

**PyTorch Lightning v2**


| PyTorch Versione Lightning | PyTorch versione | Versione della libreria SMDDP | SageMaker immagini di AI Framework Container preinstallate con SMDDP | Immagini Docker SMP preinstallate con SMDDP | URL del file binario\$1\$1 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 2.2.5 | 2.3.0 | smdistributed-dataparallel==v2.3.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.3.0-gpu-py311-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | Attualmente non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.3.0/cu121/2024-05-23/smdistributed\$1dataparallel-2.3.0-cp311-cp311-linux\$1x86\$164.whl | 
| 2.2.0 | 2.2.0 | smdistributed-dataparallel==v2.2.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | 658645717510.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.2.0-gpu-py310-cu121 | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.2.0/cu121/2024-03-04/smdistributed\$1dataparallel-2.2.0-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| 2.1.2 | 2.1.0 | smdistributed-dataparallel==v2.1.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | 658645717510.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.1.2-gpu-py310-cu121 | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.1.0/cu121/2024-02-04/smdistributed\$1dataparallel-2.1.0-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| 2.1.0 | 2.0.1 | smdistributed-dataparallel==v2.0.1 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker | Non disponibile | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/2.0.1/cu118/2023-12-07/smdistributed\$1dataparallel-2.0.2-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 

**PyTorch Lightning v1**


| PyTorch Versione Lightning | PyTorch versione | Versione della libreria SMDDP | SageMaker immagini di AI Framework Container preinstallate con SMDDP | URL del file binario\$1\$1 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
|  1.7.2 1.7.0 1.6.4 1.6.3 1,5,10  | 1.12.0 | smdistributed-dataparallel==v1.5.0 | 763104351884.dkr.ecr. <region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker | https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.12.0/cu113/2022-07-01/smdistributed\$1dataparallel-1.5.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 

\$1\$1 I file binari servono per l'installazione della libreria SMDDP in contenitori personalizzati. URLs Per ulteriori informazioni, consulta [Crea il tuo contenitore Docker con la libreria parallela di dati distribuiti SageMaker AI](data-parallel-bring-your-own-container.md).

**Nota**  
PyTorch Lightning e le sue librerie di utilità come Lightning Bolts non sono preinstallate in. PyTorch DLCs Quando costruisci uno strumento di PyTorch valutazione dell' SageMaker intelligenza artificiale e invii una richiesta di lavoro di formazione nella [Fase 2](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/data-parallel-use-api.html#data-parallel-framework-estimator), devi provvedere all'installazione `pytorch-lightning` e `lightning-bolts` all'inserimento nel contenitore di formazione `requirements.txt` basato sull'intelligenza artificiale. SageMaker PyTorch  

```
# requirements.txt
pytorch-lightning
lightning-bolts
```
Per ulteriori informazioni su come specificare la directory di origine in cui inserire il `requirements.txt` file insieme allo script di formazione e all'invio di un lavoro, consulta la sezione [Utilizzo di librerie di terze parti nella documentazione](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/pytorch/using_pytorch.html#id12) di *Amazon AI SageMaker Python SDK*.

### Trasformatori Hugging Face
<a name="distributed-data-parallel-supported-frameworks-transformers"></a>

I AWS Deep Learning Containers for Hugging Face utilizzano i SageMaker Training Containers per PyTorch e TensorFlow come immagini di base. [Per cercare le versioni della libreria Hugging Face Transformers e le versioni abbinate, TensorFlow consulta gli ultimi Hugging Face Containers PyTorch e le versioni precedenti di Hugging [Face](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#huggingface-training-containers) Container.](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#prior-hugging-face-container-versions)

### TensorFlow (obsoleto)
<a name="distributed-data-parallel-supported-frameworks-tensorflow"></a>

**Importante**  
La libreria SMDDP ha interrotto il supporto TensorFlow e non è più disponibile nelle versioni successive alla versione 2.11.0. DLCs TensorFlow Nella tabella seguente sono elencate le versioni precedenti con la libreria SMDDP DLCs installata TensorFlow .


| TensorFlow versione | Versione della libreria SMDDP | 
| --- | --- | 
| 2.9.1, 2.10.1, 2.11.0 |  smdistributed-dataparallel==v1.4.1  | 
| 2.8.3 |  smdistributed-dataparallel==v1.3.0  | 

## Regioni AWS
<a name="distributed-data-parallel-availablity-zone"></a>

La libreria SMDDP è disponibile in tutti i paesi in Regioni AWS cui sono in servizio le [immagini [AWS Deep Learning Containers for SageMaker AI](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) e SMP Docker](distributed-model-parallel-support-v2.md).

## Tipi di istanze supportati
<a name="distributed-data-parallel-supported-instance-types"></a>

La libreria SMDDP richiede uno dei seguenti tipi di istanza ML.


| Tipo di istanza | 
| --- | 
| ml.p3dn.24xlarge\$1 | 
| ml.p4d.24xlarge | 
| ml.p4de.24xlarge | 

**Suggerimento**  
Per eseguire correttamente l’addestramento distribuito sui tipi di istanze abilitati per EFA, è necessario abilitare il traffico tra le istanze configurando il gruppo di sicurezza del VPC in cui sia consentito tutto il traffico in entrata e in uscita dal gruppo stesso. Per informazioni su come configurare le regole del gruppo di sicurezza, consulta [Fase 1: preparare un gruppo di sicurezza abilitato per EFA](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/efa-start.html#efa-start-security) nella *Guida per l’utente di Amazon EC2*.

**Importante**  
\$1 La libreria SMDDP ha interrotto il supporto per l’ottimizzazione delle operazioni di comunicazione collettiva sulle istanze P3. Sebbene sia comunque possibile utilizzare l’operazione collettiva `AllReduce` ottimizzata per SMDDP sulle istanze `ml.p3dn.24xlarge`, non è più disponibile alcun ulteriore supporto allo sviluppo per migliorare le prestazioni su questo tipo di istanza. Tieni presente che l’operazione collettiva `AllGather` ottimizzata per SMDDP è disponibile solo per le istanze P4.

Per le specifiche dei tipi di istanza, consulta la sezione **Elaborazione accelerata** nella [pagina tipi di istanza Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/). Per informazioni sui prezzi delle istanze, consulta la pagina [ SageMaker Prezzi di Amazon](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

Se hai riscontrato un messaggio di errore simile al seguente, segui le istruzioni in [Richiedi un aumento della quota di servizio per le risorse di SageMaker intelligenza artificiale](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/regions-quotas.html#service-limit-increase-request-procedure).

```
ResourceLimitExceeded: An error occurred (ResourceLimitExceeded) when calling
the CreateTrainingJob operation: The account-level service limit 'ml.p3dn.24xlarge
for training job usage' is 0 Instances, with current utilization of 0 Instances
and a request delta of 1 Instances.
Please contact AWS support to request an increase for this limit.
```