翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

サポートされるフレームワークと AWS リージョン

SageMaker モデル並列処理ライブラリを使用する前に、サポートされているフレームワークとインスタンスタイプを確認し、 AWS アカウントと に十分なクォータがあるかどうかを確認します AWS リージョン。

サポートされるフレームワーク

SageMaker モデル並列処理ライブラリは、次の深層学習フレームワークをサポートしており、 AWS 深層学習コンテナ (DLC) で利用でき、バイナリファイルとしてダウンロードできます。

SageMaker AI と SageMaker モデル並列処理ライブラリでサポートされている PyTorch バージョン

** バイナリファイルの URL は、SageMaker モデル並列処理ライブラリをカスタムコンテナにインストールするためのものです。詳細については、「SageMaker 分散モデル並列ライブラリを使用した独自の Docker コンテナの作成」を参照してください。

SageMaker AI と SageMaker モデル並列処理ライブラリでサポートされている TensorFlow バージョン

SageMaker AI と SageMaker 分散データ並列ライブラリでサポートされている Hugging Face Transformers のバージョン

Hugging Face の AWS 深層学習コンテナは、PyTorch と TensorFlow の SageMaker トレーニングコンテナをベースイメージとして使用します。Hugging Face Transformers ライブラリのバージョンとペアになる PyTorch と TensorFlow のバージョンを調べるには、最新の Hugging Face コンテナと以前の Hugging Face コンテナバージョンを参照してください。

AWS リージョン

SageMaker データ並列ライブラリは、AWS Deep Learning Containers for SageMaker AWS リージョン が稼働しているすべての で使用できます。詳細については、「Available Deep Learning Containers Images」を参照してください。

サポートされるインスタンスタイプ

SageMaker モデル並列処理ライブラリには、次の ML インスタンスタイプのいずれかが必要です。

インスタンスタイプの仕様については、「Amazon EC2 インスタンスタイプ」ページの「高速コンピューティング」のセクションを参照してください。インスタンスの料金の詳細については、Amazon SageMakerの料金」を参照してください。

次のようなエラーメッセージが表示された場合は、SageMaker AI リソースのサービスクォータの引き上げをリクエストする」の手順に従います。

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.