SageMaker Profiler에 사전 설치된 SageMaker 프레임워크 이미지 SageMaker Profiler Python 패키지 바이너리 파일 지원되는 AWS 리전 지원되는 인스턴스 유형

지원되는 프레임워크 이미지, AWS 리전 및 인스턴스 유형

이 기능은 다음과 같은 기계 학습 프레임워크 및 AWS 리전을(를) 지원합니다.

참고

이 기능을 사용하려면 SageMaker Python SDK 버전 2.180.0 이상이 설치되어 있는지 확인합니다.

SageMaker Profiler에 사전 설치된 SageMaker 프레임워크 이미지

SageMaker Profiler는 다음과 같은 SageMaker용 AWS 딥 러닝 컨테이너에서 사전 설치됩니다.

PyTorch 이미지

PyTorch 버전	AWS DLC 이미지 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 이미지

TensorFlow 버전	AWS DLC 이미지 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

중요

앞의 테이블에서 프레임워크 컨테이너의 배포 및 유지 관리는 AWS Deep Learning Containers 서비스에서 관리하는 프레임워크 지원 정책에 따릅니다. 더 이상 지원되지 않는 이전 프레임워크 버전을 사용하는 경우 현재 지원되는 프레임워크 버전 로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

참고

다른 프레임워크 이미지 또는 자체 Docker 이미지에 SageMaker Profiler를 사용하려면 다음 섹션에 제공된 SageMaker Profiler Python 패키지 바이너리 파일을 사용하여 SageMaker Profiler를 설치할 수 있습니다.

SageMaker Profiler Python 패키지 바이너리 파일

자체 Docker 컨테이너를 구성하려는 경우 PyTorch 및 TensorFlow용 다른 사전 빌드된 컨테이너에서 SageMaker Profiler를 사용하거나 SageMaker Profiler Python 패키지를 로컬에 설치하려면 다음 바이너리 파일 중 하나를 사용합니다. 환경의 Python 및 CUDA 버전에 따라 다음 중 하나를 선택합니다.