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SageMaker ディストリビューションイメージ
重要
現在、 SageMaker ディストリビューションイメージ内のすべてのパッケージは Amazon での使用がライセンス SageMaker されており、追加の商用ライセンスは必要ありません。ただし、これは今後変更される可能性があります。更新については、ライセンス条件を定期的に確認することをお勧めします。
SageMaker ディストリビューションは Docker イメージのコレクションで、機械学習、データサイエンス、データ分析の視覚化のための一般的なライブラリとパッケージが含まれています。Docker イメージには、次のような深層学習フレームワークが含まれています。
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PyTorch
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TensorFlow
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Keras
また、次のような一般的な Python パッケージも含まれています。
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numpy
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scikit-learn
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pandas
コンテナ内では、次の を使用できますIDEs。
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JupyterLab
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Code-OSS (Visual Studio Code Open Source) に基づく Code Editor
各 SageMaker ディストリビューションイメージにはGPUバリアントとCPUバリアントがあります。
SageMaker ディストリビューションは、以下から入手できます。
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Studio
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Studio Lab
コンテナに含まれるパッケージは相互に互換性があることが保証され、ランタイムはどこでも動作するように構築されます。コンテナを使用して、Amazon SageMaker Studio ノートブックまたは SageMaker トレーニングジョブを実行できます。ローカルラップトップでコンテナを実行することもできます。ディストリビューションを使用すると SageMaker、ローカル環境で ML 開発をすばやく開始できます。ランタイム環境を再設定することなく、トレーニングジョブのバッチ実行などのタスクにシームレスに移行できます。
SageMaker ディストリビューション内でサポートされているすべてのライブラリと、対応するバージョンのリストについては、SageMaker「ディストリビューション
サポートされているパッケージとバージョン
ディス SageMaker トリビューションのバージョンにインストールされているパッケージのリストについては、ディストリビューションSageMaker
SageMaker ディストリビューションイメージのサポートポリシー | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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バージョンリリース | 説明 | 更新頻度 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
メジャー | Amazon SageMaker Distribution のメジャーバージョンリリースでは、すべてのコア依存関係が最新の互換バージョンにアップグレードされます。Distribution SageMaker は、メジャーバージョンリリースでパッケージを追加または削除できます。メジャーバージョンは、バージョン文字列の最初の数字で示されます。例えば、1.0、2.0、3.0 などです。 | 毎年の | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
マイナー | Amazon SageMaker Distribution のマイナーバージョンリリースでは、すべてのコア依存関係が同じメジャーバージョン内の最新の互換性のあるマイナーバージョンに更新されます。 SageMaker Distribution は、マイナーバージョンリリース中に新しいパッケージを追加できます。マイナーバージョンは、バージョン文字列の 2 番目の数字で示されます。例: 1.1、1.2、2.1 | 毎月 (追加のマイナーバージョンも追加でリリース) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
パッチ | Amazon SageMaker Distribution のパッチバージョンリリースでは、そのコア依存関係がすべて、同じマイナーバージョン内の最新の互換性のあるパッチバージョンに更新されます。 SageMaker Distribution は、パッチバージョンリリース中にパッケージを追加または削除しません。 | 7 日間 (重要度に基づいて夜間の修正もデプロイ) |
重要
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SageMaker ディストリビューション v0.x.y は Studio Classic でのみ使用されます。 SageMaker ディストリビューション v1.x.y は でのみ使用されます JupyterLab。
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Studio イメージは新しいバージョンで定期的に更新しようとします。ディストリビューションイメージのパッケージが古くなっている場合は、次の更新を待つことをお勧めします。
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Python などの一部の依存関係は、異なる方法で扱われます。Amazon SageMaker Distribution では、リリースによる Python のマイナーアップグレードが可能です。例えば、バージョン 4.8 から 5.0 にアップグレードするときに、Python 3.10 を Python 3.11 にアップグレードできます。