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# Annuncio della fine del supporto della versione originale di AI Operators for Kubernetes SageMaker
Questa pagina annuncia la fine del supporto per la versione originale di [ SageMaker AI Operators for Kubernetes ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s) e fornisce risposte alle domande frequenti e informazioni sulla migrazione sul controller di servizio [ ACK per Amazon SageMaker AI](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller), una nuova generazione di operatori AI per Kubernetes completamente supportati. SageMaker Per informazioni generali sui nuovi SageMaker operatori AI per Kubernetes, consulta. [Operatori di SageMaker intelligenza artificiale più recenti per Kubernetes](kubernetes-sagemaker-operators-ack.md)
## Domande frequenti sulla fine del supporto
**Topics**
+ [Perché stiamo terminando il supporto per la versione originale di SageMaker AI Operators for Kubernetes?](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-why)
+ [Dove posso trovare ulteriori informazioni sui nuovi operatori SageMaker AI per Kubernetes e ACK?](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-more)
+ [Cosa implica la fine del supporto (EOS)?](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-definition)
+ [Come posso migrare il mio carico di lavoro SageMaker ai nuovi operatori AI per Kubernetes per l'addestramento e l'inferenza?](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-how)
+ [A quale versione di ACK occorre effettuare la migrazione?](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-version)
+ [Gli operatori SageMaker AI iniziali per Kubernetes e i nuovi operatori (controller di servizio ACK per Amazon SageMaker AI) sono funzionalmente equivalenti?](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-parity)
### Perché stiamo terminando il supporto per la versione originale di SageMaker AI Operators for Kubernetes?
Gli utenti possono ora sfruttare il controller di servizio [ ACK per Amazon AI. SageMaker ](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller) Il controller di servizio ACK è una nuova generazione di operatori SageMaker AI per Kubernetes basata su [AWS Controllers for Kubernetes ](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/) (ACK), un progetto guidato dalla comunità ottimizzato per la produzione, che standardizza il modo di esporre i servizi tramite un operatore Kubernetes. AWS Annunciamo quindi la fine del supporto (EOS) per la versione originale (non) di AI Operators for Kubernetes. ACK-based [ SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s) Il supporto terminerà il **15 febbraio 2023** insieme ad [Amazon Elastic Kubernetes Service Kubernetes 1.21](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/kubernetes-versions.html#kubernetes-release-calendar).
Per ulteriori informazioni su ACK, consulta [Cronologia e tenet di ACK](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/background/).
### Dove posso trovare ulteriori informazioni sui nuovi operatori SageMaker AI per Kubernetes e ACK?
+ Per ulteriori informazioni sui nuovi operatori SageMaker AI per Kubernetes, consulta il controller di servizio [ ACK per il ](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller) GitHub repository Amazon SageMaker AI o leggi la documentazione di Controller for Kubernetes. [AWS](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/overview/)
+ Per un tutorial su come addestrare un modello di machine learning con il controller di servizio ACK per Amazon SageMaker AI utilizzando Amazon EKS, guarda questo esempio di intelligenza artificiale. [ SageMaker ](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/)
Per un esempio di [ scalabilità automatica, consulta Scalare i carichi di lavoro SageMaker AI con Application Auto Scaling. ](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)
+ Per informazioni su AWS Controller for Kubernetes (ACK), consulta la documentazione [AWS Controllers for Kubernetes](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/) (ACK).
+ Per un elenco delle risorse SageMaker AI supportate, consulta [ ACK API Reference](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/reference/).
### Cosa implica la fine del supporto (EOS)?
Sebbene gli utenti possano continuare a utilizzare i loro attuali operatori, non stiamo più sviluppando nuove funzionalità per gli operatori, né rilasceremo patch o aggiornamenti di sicurezza per eventuali problemi riscontrati. `v1.2.2`è l'ultima versione di [ SageMaker AI Operators for ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master) Kubernetes. Gli utenti devono migrare i propri carichi di lavoro per utilizzare il controller di servizio [ ACK per Amazon AI. SageMaker ](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)
### Come posso migrare il mio carico di lavoro SageMaker ai nuovi operatori AI per Kubernetes per l'addestramento e l'inferenza?
Per informazioni sulla migrazione delle risorse dai vecchi ai nuovi SageMaker operatori di intelligenza artificiale per Kubernetes, segui. [Migrazione di risorse verso gli operatori più recenti](kubernetes-sagemaker-operators-migrate.md)
### A quale versione di ACK occorre effettuare la migrazione?
Gli utenti devono migrare alla versione rilasciata più recente del controller di servizio [ ACK per Amazon AI. SageMaker ](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller/tags)
### Gli operatori SageMaker AI iniziali per Kubernetes e i nuovi operatori (controller di servizio ACK per Amazon SageMaker AI) sono funzionalmente equivalenti?
Sì, sono uguali dal punto di vista della funzionalità.
Alcuni punti salienti delle principali differenze tra le due versioni includono:
+ Le Custom Resources Definitions (CRD) utilizzate dagli operatori ACK-based SageMaker AI per Kubernetes seguono la definizione dell' AWS API, rendendola incompatibile con le specifiche delle risorse personalizzate degli operatori di intelligenza artificiale per Kubernetes nella SageMaker versione originale. Fai riferimento a [CRD](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller/tree/main/helm/crds) nel nuovo controller o utilizza la guida alla migrazione per adottare le risorse e utilizzare il nuovo controller.
+ La `Hosting Autoscaling` policy non fa più parte dei nuovi SageMaker AI Operators for Kubernetes ed è stata migrata al controller ACK con scalabilità automatica dell'applicazione. [https://github.com/aws-controllers-k8s/applicationautoscaling-controller](https://github.com/aws-controllers-k8s/applicationautoscaling-controller) Per scoprire come utilizzare il controller di scalabilità automatica dell'applicazione per configurare l'autoscaling su AI Endpoint, segui questo esempio di scalabilità automatica. SageMaker [https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)
+ La risorsa `HostingDeployment` è stata utilizzata per creare modelli, configurazioni di endpoint ed endpoint in un unico CRD. Il nuovo SageMaker AI Operators for Kubernetes ha un CRD separato per ciascuna di queste risorse.