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Política de suporte da DLAMI

Aqui você encontra detalhes da política de suporte para AMIs de deep learning da AWS (DLAMI).

Para obter uma lista das estruturas e do sistema operacional da DLAMI que AWS atualmente oferecem suporte, consulte a página da Política de Suporte da DLAMI. A terminologia a seguir se aplica a todas as DLAMIs mencionadas na página da política de suporte e nesta página:

Para ter informações detalhadas sobre DLAMIs específicas, consulte Notas de versão de AMIs de deep learning.

Perguntas frequentes sobre o suporte de DLAMI

Quais versões da estrutura recebem patches de segurança?

Se a versão do framework for anterior às Versões de framework compatíveis na Tabela da política de suporte de AMIs de deep learning da AWS, ela receberá patches de segurança.

Quais sistemas operacionais recebem patches de segurança?

Se o sistema operacional estiver indicado em Versões de sistema operacional compatíveis na Tabela da política de suporte de AMIs de deep learning da AWS, ele receberá patches de segurança.

O que as imagens fazem AWS publicar quando novas versões do framework forem lançadas?

Publicamos novos DLAMIs logo após o lançamento TensorFlow e PyTorch o lançamento de novas versões. Isso inclui versões principais, versões principais e secundárias, além de versões de patches principais e secundárias de estruturas. Também atualizamos as imagens quando novas versões de drivers e bibliotecas são disponibilizadas. Para obter mais informações sobre a manutenção da imagem, consulte Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

Quais imagens recebem nova SageMaker IA/AWS características?

Novos recursos normalmente são lançados na versão mais recente do DLAMis para e. PyTorch TensorFlow Consulte as notas de lançamento de uma imagem específica para obter detalhes sobre novos AWS recursos ou SageMaker inteligência artificial. Para obter uma lista das DLAMIs disponíveis, consulte as Notas de versão da DLAMI. Para obter mais informações sobre a manutenção da imagem, consulte Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

Como a versão atual é definida na tabela de Estruturas compatíveis?

A versão atual na tabela de Política de AMIs de deep learning da AWS Suporte se refere à versão mais recente da estrutura que AWS está disponível em GitHub. Cada versão mais recente inclui atualizações de drivers, bibliotecas e pacotes relevantes na DLAMI. Para obter informações sobre a manutenção de imagens, consulte Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

E se eu executar uma versão que não está na tabela de suporte?

Se você estiver executando uma versão que não está na Tabela de política de suporte de AMIs de deep learning da AWS, talvez não tenha os drivers, as bibliotecas e os pacotes relevantes mais atualizados. Para conferir uma versão mais atualizada, recomendamos que você atualize para um dos frameworks ou sistemas operacionais compatíveis disponíveis usando a DLAMI mais recente de sua escolha. Para obter uma lista das DLAMIs disponíveis, consulte as Notas de versão da DLAMI.

As DLAMIs são compatíveis com versões anteriores de patch de uma versão do framework?

Não. Oferecemos suporte à versão de patch mais recente da versão principal mais recente de cada estrutura, lançada 365 dias após o GitHub lançamento inicial, conforme indicado na tabela de políticas de AMIs de deep learning da AWS suporte. Para obter mais informações, consulte E se eu executar uma versão que não está na tabela de suporte?.

Como posso encontrar a imagem com patch aplicado mais recente de uma versão compatível da estrutura?

Para usar uma DLAMI com a versão mais recente da estrutura, você pode usar os parâmetros AWS CLI ou SSM para recuperar a ID da DLAMI e usá-la para iniciar a DLAMI usando o console do EC2. https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/launch-from-console.html Para exemplos de comandos de parâmetros AWS CLI ou SSM para recuperar o AMIs de deep learning da AWS ID, consulte a página de notas de versão da DLAMI, notas de versão da DLAMI de estrutura única. A versão do framework que você escolher deve estar listada em Versões de framework compatíveis na Tabela de política de suporte de AMIs de deep learning da AWS.

Com que frequência novas imagens são lançadas?

Nossa maior prioridade é fornecer versões de patch atualizadas. Criamos rotineiramente imagens com patch aplicado na primeira oportunidade. Monitoramos as versões recém-corrigidas da estrutura (ex. TensorFlow 2.9 a TensorFlow 2.9.1) e novas versões secundárias (ex. TensorFlow 2.9 a TensorFlow 2.10) e disponibilize-os na primeira oportunidade. Quando uma versão existente do TensorFlow é lançada com uma nova versão do CUDA, lançamos uma nova DLAMI para essa versão do TensorFlow com suporte para a nova versão CUDA.

Minha instância receberá um patch enquanto a workload estiver em execução?

Não. As atualizações de patch para a DLAMI não são atualizações “locais”.

Você deve ativar uma nova instância do EC2, migrar as cargas de trabalho e scripts. Em seguida, desativar a instância anterior.

Observe que os Ubuntu-based DLAMIs instalam atualizações de segurança do sistema operacional automaticamente por meio do mecanismo de atualizações autônomas do Ubuntu, que pode reiniciar os serviços do sistema em uma instância em execução. Para obter mais informações, consulte Os pacotes do sistema operacional são atualizados automaticamente na minha instância em execução e os serviços do sistema podem ser reiniciados?.

Os pacotes do sistema operacional são atualizados automaticamente na minha instância em execução e os serviços do sistema podem ser reiniciados?

Ubuntu-based Os DLAMIs mantêm o mecanismo padrão de atualizações autônomas do Ubuntu ativado. O mecanismo de atualizações autônomas do Ubuntu baixa e instala periodicamente as atualizações de segurança do sistema operacional na sua instância em execução. Depois que os pacotes são atualizados, o sistema operacional pode reiniciar os serviços do sistema (daemons) que dependem dos pacotes atualizados, como ou. dbus ssh Somente os serviços do sistema afetados são reiniciados. A instância não é reinicializada, os processos do usuário não são reiniciados e as sessões SSH ativas não são desconectadas.

As atualizações automáticas têm como escopo os pacotes gerais do sistema operacional:

As cargas de trabalho que são executadas como processos regulares do usuário, como um script de treinamento, um inicializador distribuído ou um kernel do Jupyter, não são interrompidas por essas reinicializações do serviço. No entanto, se sua carga de trabalho pertencer ou for supervisionada por um serviço do sistema (por exemplo, um agente de cluster ou um runtime de contêiner executado como um daemon), a reinicialização desse serviço poderá interromper sua carga de trabalho. Se seu ambiente exigir que nenhum pacote seja alterado ou que nenhum serviço seja reiniciado enquanto um trabalho estiver em execução, você poderá desativar os upgrades autônomos em suas instâncias:

sudo systemctl disable --now apt-daily.timer apt-daily-upgrade.timer
sudo sed -i 's/Unattended-Upgrade "1"/Unattended-Upgrade "0"/' /etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades

Se você desabilitar os upgrades autônomos, sua instância não receberá mais os patches de segurança do sistema operacional em vigor. Nesse caso, recomendamos que você reinicie regularmente suas cargas de trabalho no DLAMI mais recente para se manter atualizado. Para obter mais informações, consulte Como posso encontrar a imagem com patch aplicado mais recente de uma versão compatível da estrutura?.

Os DLAMIs baseados no Amazon Linux 2023 não permitem atualizações automáticas de pacotes. Os pacotes dessas imagens mudam somente quando você mesmo os atualiza ou lança uma imagem mais nova.

O que acontece quando uma nova versão com patch aplicado ou atualizada da estrutura está disponível?

Para receber um aviso sobre as mudanças na DLAMI, assine as notificações da DLAMI relevante. Consulte Receber notificações sobre novas atualizações.

As dependências são atualizadas sem alterar a versão da estrutura?

Atualizamos as dependências sem alterar a versão da estrutura. No entanto, se uma atualização de dependência causar uma incompatibilidade, criaremos uma imagem com uma versão diferente. Verifique as notas de versão da DLAMI para obter informações atualizadas sobre as dependências.

Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

As imagens da DLAMI são imutáveis. Depois de criadas, elas não mudam. Há quatro motivos principais para o fim do suporte ativo de uma versão da estrutura:

Atualizações da versão da estrutura (patch)

Mantemos uma variante DLAMI separada para cada versão major.minor do framework (por exemplo, 2.12). PyTorch Cada variante é relançada regularmente como uma imagem nova e datada que inclui a versão de patch mais recente disponível (major.minor.patch) da estrutura junto com drivers, bibliotecas e pacotes atualizados. Quando uma nova imagem datada de uma variante é lançada, as imagens anteriores dessa variante não são mais mantidas ativamente. Cada variante tem uma única página de notas de lançamento que lista seus lançamentos datados. Não há uma página de nota de lançamento individual para cada versão do patch.

Cada lançamento datado é uma nova imagem com seu próprio ID de AMI.

AWS patches de segurança (CVE)

As vulnerabilidades e exposições comuns (CVEs) são corrigidas com o lançamento de uma nova DLAMI datada para a variante afetada. Não modificamos imagens existentes. Para garantir que você esteja usando a imagem com os patches de segurança mais recentes, use o parâmetro SSM ou a consulta AWS CLI na página de notas de lançamento da sua variante para recuperar a DLAMI mais recente. Para obter mais informações, consulte Como posso encontrar a imagem com patch aplicado mais recente de uma versão compatível da estrutura?.

Como mantemos uma variante DLAMI separada para cada versão major.minor do framework, não fazemos backport de correções de segurança do framework em todas as versões do framework. Se um CVE em uma versão de estrutura só puder ser corrigido em uma versão major.minor superior, a variante afetada não receberá mais patches de segurança e recomendamos que você migre para uma DLAMI com uma versão de estrutura que contenha a correção. Essas variantes são apresentadas na página de notas de lançamento da DLAMI.

Data de fim do patch (descontinuação)

Os DLAMIs atingiram a data de fim do patch 365 dias após a data de GitHub lançamento.

Para DLAMIs de várias estruturas, quando uma das versões da estrutura é atualizada, é necessária uma nova DLAMI com a versão atualizada. A DLAMI com a versão antiga da estrutura não é mais mantida ativamente.

Fim do suporte à dependência

Se você estiver executando uma carga de trabalho em uma imagem DLAMI TensorFlow 2.7.0 com Python 3.6 e essa versão do Python estiver marcada para fim do suporte, todas as imagens DLAMI baseadas no Python 3.6 não serão mais mantidas ativamente. Da mesma forma, se uma versão do sistema operacional como o Ubuntu 16.04 estiver marcada para o fim do suporte, todas as imagens da DLAMI que dependem do Ubuntu 16.04 não serão mais mantidas ativamente.

As imagens com versões de estrutura que não são mais mantidas ativamente receberão um patch?

Não. As imagens que não são mais mantidas ativamente não terão novos lançamentos.

Como usar uma versão de estrutura mais antiga?

Para usar uma DLAMI com uma versão mais antiga da estrutura, recupere o ID da DLAMI e use-a para iniciar a DLAMI usando o Console EC2. Para obter comandos da AWS CLI para recuperar o ID da AMI, consulte a página de notas de lançamento nas notas de versão da DLAMI de estrutura única.

Como faço para receber atualizações sobre as mudanças de suporte nas estruturas e suas versões?

Fique por dentro das estruturas e versões da DLAMI usando a tabela de Políticas de suporte da estrutura da AMIs de deep learning da AWS e as notas de versão da DLAMI.

Preciso de uma licença comercial para usar o repositório Anaconda?

O Anaconda mudou para um modelo de licenciamento comercial com foco em determinados usuários. As DLAMIs mantidas ativamente foram migradas para a versão de código aberto disponível ao público do Conda (conda-forge) do canal Anaconda