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.

Note di rilascio per le funzionalità di profilazione di Amazon SageMaker

Consulta le seguenti note di rilascio per tenere traccia degli ultimi aggiornamenti per le funzionalità di profilazione di Amazon SageMaker.

21 marzo 2024

Aggiornamenti valutari

SageMaker Profiler ha aggiunto il supporto per PyTorch v2.2.0, v2.1.0 e v2.0.1.

AWS Deep Learning Containers preinstallati con SageMaker Profiler

SageMaker Profiler è confezionato nei seguenti AWS Deep Learning Containers.

14 dicembre 2023

Aggiornamenti valutari

SageMaker Profiler ha aggiunto il supporto per la versione TensorFlow 2.13.0.

Modifiche rivoluzionarie

Questa versione comporta una modifica sostanziale. Il nome del pacchetto SageMaker Profiler Python viene modificato smppy da a. smprof Se avete utilizzato la versione precedente del pacchetto mentre avete iniziato a utilizzare i SageMaker Framework Containers più recenti TensorFlow elencati nella sezione seguente, assicuratevi di aggiornare il nome del pacchetto da smppy a smprof nell'istruzione import dello script di formazione.

AWS Deep Learning Containers preinstallati con SageMaker Profiler

SageMaker Profiler è confezionato nei seguenti AWS Deep Learning Containers.

Se si utilizzano le versioni precedenti dei contenitori del framework come la TensorFlow v2.11.0, il pacchetto Profiler SageMaker Python è ancora disponibile come. smppy Se non siete sicuri della versione o del nome del pacchetto da utilizzare, sostituite l'istruzione import del pacchetto SageMaker Profiler con il seguente frammento di codice.

try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof

24 agosto 2023

Nuove funzionalità

È stato rilasciato Amazon SageMaker Profiler, una funzionalità di profilazione e visualizzazione che consente di SageMaker approfondire le risorse di calcolo fornite durante l'addestramento dei modelli di deep learning e ottenere visibilità sui dettagli a livello operativo. SageMaker Profiler fornisce moduli Python smppy () per aggiungere annotazioni TensorFlow o addestrare gli script e PyTorch attivare Profiler. SageMaker Puoi accedere ai moduli tramite SageMaker Python SDK e AWS Deep Learning Containers. Per qualsiasi lavoro eseguito con i moduli SageMaker Profiler Python, puoi caricare i dati del profilo nell' SageMaker applicazione Profiler UI che fornisce una dashboard di riepilogo e una sequenza temporale dettagliata. Per ulteriori informazioni, consulta Usa Amazon SageMaker Profiler per profilare le attività sulle risorse di AWS calcolo.

Questa versione del pacchetto SageMaker Profiler Python è integrata nei SageMaker seguenti Framework Containers PyTorch per e. TensorFlow