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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) で利用できるか、バイナリファイルとしてダウンロードできます。

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

** バイナリファイルの はURLs、 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、「分散モデル並列ライブラリを使用して独自の Docker コンテナを作成します。 SageMaker 」を参照してください。

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

Hugging Face Transformers のバージョンは、 SageMaker と分散データ並列ライブラリでサポートされています SageMaker。

Hugging Face の AWS Deep Learning Containers は、 PyTorch と の SageMaker トレーニングコンテナをベースイメージ TensorFlow 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 PyTorch TensorFlow およびバージョンを確認するには、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、 の AWS Deep Learning Containers 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、次のいずれかの ML インスタンスタイプが必要です。

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」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発生した場合は、 SageMaker 「リソースのサービスクォータ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.