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SageMaker Studio のイメージサポートポリシー

Amazon SageMaker Distribution は、機械学習、データサイエンス、視覚化に適した一般的なフレームワークを含む Docker イメージ一式で、SageMaker Studio で利用できます。

イメージには、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、JupyterLab や Code-OSS (Visual Studio Code - Open Source) に基づく Code Editor などの IDE が含まれています。このディストリビューションには、これらすべてのパッケージの最新バージョンが含まれ、パッケージ間の相互互換性が担保されています。

このページでは、SageMaker Studio における SageMaker Distribution イメージのサポートポリシーと利用可否について詳しく説明します。

バージョニング、リリース頻度、サポートポリシー

次の表は、SageMaker ディストリビューションイメージバージョンのリリーススケジュールと、その計画されたサポートの概要を示しています。 は、サポートされているイメージバージョンの継続的な機能とセキュリティ更新 AWS を提供します。サポート対象のメジャーバージョンに対しては新しいマイナーバージョンがリリースされ、サポート対象のマイナーバージョンには機能とセキュリティのパッチが継続的に提供されます。場合によっては、(a) セマンティックバージョニングのガイドラインを守りながらセキュリティの問題に対処することができない場合、または (b) Python などの主要な依存関係のいずれかがサポート終了を迎えた場合に、イメージバージョンのサポート終了を当初の予定よりも早めざるを得なくなることがあります。 AWS は、必要に応じて随時メジャーバージョンまたはマイナーバージョンをリリースします。

Amazon SageMaker Distribution の各メジャーバージョンは 18 か月間使用できます。最初の 12 か月間は、新しいマイナーバージョンが毎月リリースされます。残りの 6 か月間は、既存のマイナーバージョンが引き続きサポートされます。

サポート対象のイメージバージョン

以下の表には、サポート対象の SageMaker Distribution イメージのバージョン、サポート終了予定日、SageMaker Studio での利用可能期間をまとめています。サポート終了が終了予定日よりも早まったイメージバージョンについては、所定の利用期限日まで引き続き Studio で使用できます。最大 90 日間、または Studio での利用期限日のいずれか早い方まで、引き続きイメージを使用してアプリケーションを起動できます。該当するケースについて詳しくは、 サポートにお問い合わせください。

サポート対象の新しいバージョンにできるだけ早く移行することで、機能とセキュリティの更新プログラムを継続して確実に受け取ることができます。SageMaker Studio でイメージのバージョンを選択する際は、以下の表に記載されているサポート対象のイメージバージョンを選択することをお勧めします。

サポート対象のメジャーバージョン

次の表には、SageMaker Distribution メジャーイメージのサポート対象のバージョンをまとめています。

CPU イメージのマイナーバージョン

次の表には、CPU 用の SageMaker Distribution マイナーイメージのサポート対象のバージョンをまとめています。

GPU イメージのマイナーバージョン

次の表には、GPU 用の SageMaker Distribution マイナーイメージのサポート対象のバージョンをまとめています。

サポート対象外のイメージ

次の表には、SageMaker Distribution イメージのサポート対象外のバージョンをまとめています。

よくある質問

メジャーイメージバージョンのリリースでは、何が行われますか?

メジャーイメージバージョンは 6 か月ごとにリリースされます。Amazon SageMaker Distribution のメジャーイメージバージョンのリリースでは、主要な依存関係がすべて最新の互換性のあるバージョンにアップグレードされ、パッケージが追加または削除される場合もあります。Python フレームワークは、新しいメジャーバージョンのリリース時にのみアップグレードされます。例えば、メジャーバージョン 2 のリリースでは、Python フレームワークが 3.10 から 3.11 に、PyTorch が 2.0 から 2.3 に、TensorFlow が 2.14 から 2.17 に、Autogluon が 0.8 から 1.1 にアップグレードされました。また、4 つのパッケージがイメージに追加されました。

マイナーイメージバージョンのリリースでは、何が行われますか?

マイナーイメージバージョンは、サポート対象のすべてのメジャーバージョンに対して毎月リリースされます。Amazon SageMaker Distribution のマイナーイメージバージョンのリリースでは、Python と CUDA を除くすべての主要な依存関係が同一のメジャーバージョン内で最新の互換性のあるマイナーバージョンにアップグレードされ、新しいパッケージが追加される場合もあります。例えば、マイナーバージョンのリリースで、langchain が 0.1 から 0.2 に、jupyter-ai が 2.18 から 2.20 にアップグレードされます。

パッチイメージバージョンのリリースでは、何が行われますか?

パッチイメージバージョンは、セキュリティの脆弱性を是正するために適宜リリースされます。Amazon SageMaker Distribution のパッチイメージバージョンのリリースでは、すべての主要な依存関係が同一のマイナーバージョン内で最新の互換性のあるパッチバージョンに更新されます。パッチバージョンのリリース中にパッケージが追加または削除されることはありません。例えば、パッチバージョンのリリースでは、matplotlib が 3.9.1 から 3.9.2 に、boto3 が 1.34.131 から 1.34.162 にアップグレードされます。

特定のイメージバージョンで利用可能なパッケージは、どこで確認できますか?

各イメージバージョンには、GitHub リポジトリの build_artifacts フォルダに release.md ファイルがあり、CPU イメージと GPU イメージのすべてのパッケージとパッケージバージョンが記されています。CPU バージョンと GPU バージョンで別々の変更ログファイルがあり、パッケージのアップグレードの詳細が記録されています。変更ログでは、新しいイメージバージョンが 1 つ前のバージョンと比較されます。例えば、バージョン 1.9.0 の場合は 1.8 の最新のパッチバージョンと比較し、バージョン 1.9.1 は 1.9.0 と比較します。バージョン 2.0.0 は、その時点でリリースされている最新のマイナーバージョンの最新のパッチバージョンと比較されます。

イメージの共通脆弱性識別子 (CVE) スキャンはどのように行われますか?

Amazon SageMaker AI は、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 拡張スキャンを活用して、SageMaker ディストリビューションイメージの脆弱性と修正を自動的に検出します。 は AWS 、サポートされているすべてのイメージバージョンの最新のパッチバージョンの ECR 拡張スキャンを継続的に実行します。脆弱性が検出され、修正が利用可能になると、 は更新されたイメージバージョンを AWS リリースして問題を修正します。

イメージがサポート対象外になった後も、そのまま古いイメージを使用できますか?

イメージは、所定の利用期限日までは、SageMaker Studio でご利用いただけます。古いイメージは、サポートが終了して Studio から削除された後も、ECR で引き続き使用できます。ECR から古いイメージバージョンをダウンロードし、カスタム SageMaker AI イメージを作成できます。ただし、セキュリティ更新とバグ修正のプログラムを継続的に受け取れるサポート対象のイメージ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。独自のカスタムイメージを構築する場合は、各自の責任においてイメージをスキャンし、パッチを適用していただきます。詳細については、「AWS 責任共有モデル」を参照してください。