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 delle SageMaker immagini preconfigurata

Tutte le SageMaker immagini predefinite, inclusi i contenitori specifici del framework, i contenitori di algoritmi integrati, gli algoritmi e i pacchetti di modelli elencati in Marketplace AWS e AWS I Deep Learning Containers vengono regolarmente analizzati per individuare le vulnerabilità comuni elencate dal programma Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) e dal National Vulnerability Database (). NVD Per ulteriori informazioni suCVEs, consulta CVE la sezione Domande frequenti (). FAQs Le immagini dei container predefinite supportate ricevono una versione secondaria aggiornata dopo eventuali patch di sicurezza.

Tutte le immagini dei container supportate vengono aggiornate regolarmente per risolvere eventuali criticità. CVEs Per scenari di elevata gravità, consigliamo ai clienti di creare e ospitare una versione patchata del container nel proprio Amazon Elastic Container Registry (AmazonECR).

Se utilizzi una versione dell'immagine del contenitore che non è più supportata, potresti non disporre dei driver, delle librerie e dei pacchetti pertinenti più aggiornati. Per una up-to-date versione successiva, ti consigliamo di eseguire l'aggiornamento a uno dei framework supportati disponibili utilizzando l'immagine più recente di tua scelta.

SageMaker non rilascia out-of-patch immagini per contenitori in versione nuova Regioni AWS.

AWS Politica di supporto per Deep Learning Containers (DLC)

AWS I Deep Learning Containers sono un set di immagini Docker per addestrare e servire modelli di deep learning. Per visualizzare le immagini disponibili, consulta Immagini dei Deep Learning Containers disponibili nel GitHub repository Deep Learning Containers.

DLCshanno raggiunto la data di fine della patch 365 giorni dopo la data di GitHub rilascio. Gli aggiornamenti delle patch per non DLCs sono aggiornamenti «sul posto». È necessario eliminare l'immagine esistente sull'istanza e recuperare l'immagine del contenitore più recente senza terminare l'istanza. Per ulteriori informazioni, vedere Framework Support Policy nel AWS Guida per gli sviluppatori di Deep Learning Containers.

Fai riferimento al AWS Tabella dei criteri di supporto del Deep Learning Containers Framework per verificare quali framework e versioni sono supportati attivamente AWS DLCs. È possibile fare riferimento al framework associato a DLC nella tabella dei criteri di supporto per tutte le immagini che non sono elencate in modo esplicito. Ad esempio, è possibile fare riferimento PyTorchnella tabella delle politiche di supporto a DLC immagini come huggingface-pytorch-inference estabilityai-pytorch-inference.

SageMaker Politica di supporto di ML Framework Container

I contenitori SageMaker ML Framework sono un set di immagini Docker per l'addestramento e la gestione di carichi di lavoro di machine learning con ambienti ottimizzati per framework comuni come XGBoost Scikit Learn. Per visualizzare i contenitori SageMaker ML Framework disponibili, consulta Docker Registry Paths and Example Code. Accedere al AWS Regione a tua scelta e sfoglia le immagini con il tag (algorithm). SageMaker I contenitori ML Framework aderiscono anche a AWS Politica di supporto del framework Deep Learning Containers.

Per recuperare l'ultima versione dell'immagine per la versione XGBoost 1.7-1 in modalità framework, usa quanto segue SageMaker Python SDKcomandi:

from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='1.7-1')

SageMaker Politica di supporto integrata per Algorithm Contain

I SageMaker Built-in Algorithm Containers sono un set di immagini Docker per l'addestramento e la gestione degli algoritmi SageMaker di machine learning integrati. Per visualizzare i contenitori di algoritmi SageMaker integrati disponibili, consulta Percorsi del registro Docker e codice di esempio. Vai al AWS Regione a tua scelta e sfoglia le immagini con il tag (algorithm).

Gli aggiornamenti delle patch per le immagini dei contenitori integrati sono aggiornamenti «sul posto». Per rimanere up-to-date aggiornato sulle ultime patch di sicurezza, ti consigliamo di controllare l'ultima versione dell'immagine dell'algoritmo integrato utilizzando il tag latest image.

LLMPolitica di supporto di Hosting Container

LLMcontenitori di hosting come HuggingFace I contenitori Text Generation Inference (TGI) raggiungono la data di fine della patch 30 giorni dopo la data di GitHub rilascio.

Contenitori non supportati e obsoleti

Quando un contenitore raggiunge la fine della patch o è obsoleto, non riceve più le patch di sicurezza. I contenitori sono obsoleti quando interi framework o algoritmi non sono più supportati.

I seguenti contenitori non ricevono più supporto: