SageMaker SageMaker Profiler がプリインストールされたフレームワークイメージ SageMaker Profiler Python パッケージバイナリファイルサポートされる AWS リージョンサポートされるインスタンスタイプ

サポートされているフレームワークイメージ AWS リージョン、インスタンスタイプ

この機能では、次の機械学習フレームワークと AWS リージョンをサポートしています。

注記

この機能を使用するには、 SageMaker Python SDKバージョン 2.180.0 以降がインストールされていることを確認してください。

SageMaker SageMaker Profiler がプリインストールされたフレームワークイメージ

SageMaker Profiler は、次の AWS の Deep Learning Containers SageMakerにプリインストールされています。

PyTorch イメージ

PyTorch バージョン	AWS DLC イメージ URI
2.2.0	`763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/pytorch-training:2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
2.1.0	`763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
2.0.1	`763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker `763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
1.13.1	`763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker

TensorFlow イメージ

TensorFlow バージョン	AWS DLC イメージ URI
2.13.0	`763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/tensorflow-training:2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
2.12.0	`763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/tensorflow-training:2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
2.11.0	`763104351884`.dkr.ecr。`<region>`.amazonaws.com/tensorflow-training:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker

重要

上記の表のフレームワークコンテナの配布とメンテナンスは、 AWS Deep Learning Containers サービスによって管理されるフレームワークサポートポリシーの下にあります。サポートされなくなった以前のフレームワークバージョンを使用している場合は、現在サポートされているフレームワークバージョンにアップグレードすることを強くお勧めします。

注記

他のフレームワークイメージまたは独自の Docker イメージに SageMaker Profiler を使用する場合は、次のセクションで提供されている SageMaker Profiler Python パッケージバイナリファイルを使用して SageMaker Profiler をインストールできます。

SageMaker Profiler Python パッケージバイナリファイル

独自の Docker コンテナを設定する場合、 PyTorch および用の他の構築済みコンテナで SageMaker Profiler を使用する TensorFlow場合、または SageMaker Profiler Python パッケージをローカルにインストールする場合は、次のバイナリファイルのいずれかを使用します。環境内の Python とCUDAバージョンに応じて、次のいずれかを選択します。