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。

# Amazon SageMaker AI のプロファイリング機能に関するリリースノート
<a name="profiler-release-notes"></a>

Amazon SageMaker AI のプロファイリング機能に関する最新の更新については、次のリリースノートを参照してください。

## 2024 年 3 月 21 日
<a name="profiler-release-notes-20240321"></a>

**最新の更新内容**

[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) に PyTorch v2.2.0、v2.1.0、v2.0.1 のサポートが追加されました。

**AWS SageMaker Profiler がプリインストールされた深層学習コンテナ**

[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) は、以下の[AWS 深層学習コンテナ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)に含まれています。
+ PyTorch v2.2.0 用の SageMaker AI フレームワークコンテナ
+ PyTorch v2.1.0 用の SageMaker AI フレームワークコンテナ
+ PyTorch v2.0.1 用の SageMaker AI フレームワークコンテナ

## 2023 年 12 月 14 日
<a name="profiler-release-notes-20231214"></a>

**最新の更新内容**

[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) に TensorFlow v2.13.0 のサポートが追加されました。

**重要な変更**

このリリースには、重大な変更が含まれています。SageMaker Profiler Python パッケージ名が `smppy` から `smprof` に変更されました。以前のバージョンのパッケージを使用し、同時に次のセクションに記載されている TensorFlow 用の最新の [SageMaker AI Framework Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) を開始する場合は、トレーニングスクリプトのインポートステートメントで、パッケージ名を `smppy` から `smprof` に更新してください。

**AWS SageMaker Profiler がプリインストールされた深層学習コンテナ**

[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) は、以下の[AWS 深層学習コンテナ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)に含まれています。
+ TensorFlow v2.13.0 用の SageMaker AI フレームワークコンテナ
+ TensorFlow v2.12.0 用の SageMaker AI フレームワークコンテナ

TensorFlow v2.11.0 など以前のバージョンの[フレームワークコンテナ](profiler-support.md#profiler-support-frameworks)を使用する場合は、SageMaker Profiler Python パッケージを引き続き `smppy` として使用できます。使用するバージョンまたはパッケージ名が不明な場合は、SageMaker Profiler パッケージのインポートステートメントを次のコードスニペットに置き換えます。

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

## 2023 年 8 月 24 日
<a name="profiler-release-notes-20230824"></a>

**新しい特徴**

SageMaker AI のプロファイリングおよび可視化機能である Amazon SageMaker Profiler をリリースしました。これにより、深層学習モデルのトレーニング中にプロビジョニングされたコンピューティングリソースを深く掘り下げ、オペレーションレベルの詳細を可視化できます。SageMaker Profiler は、PyTorch または TensorFlow のトレーニングスクリプト全体に注釈を追加し、SageMaker Profiler をアクティブ化するための Python モジュール (`smppy`) を提供します。モジュールには、SageMaker AI Python SDK と AWS Deep Learning Containers からアクセスできます。SageMaker Profiler Python モジュールで実行されるすべてのジョブについて、概要ダッシュボードと詳細なタイムラインを提供する SageMaker Profiler UI アプリケーションにプロファイルデータをロードできます。詳細については[Amazon SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md)を参照してください。

今回のリリースの SageMaker Profiler Python パッケージは、PyTorch および TensorFlow 用の次の [SageMaker AI Framework Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) に統合されています。
+ PyTorch v2.0.0
+ PyTorch v1.13.1
+ TensorFlow v2.12.0
+ TensorFlow v2.11.0