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Frameworks compatíveis e Regiões da AWS

Antes de usar a biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos, verifique as estruturas e os tipos de instância compatíveis e determine se há cotas suficientes em sua conta e. AWS Região da AWS

Estruturas compatíveis

A biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos oferece suporte às seguintes estruturas de aprendizado profundo e está disponível em AWS Deep Learning Containers (DLC) ou pode ser baixada como um arquivo binário.

PyTorch versões suportadas pela biblioteca SageMaker de SageMaker paralelismo de modelos

** Os URLs arquivos binários são para instalar a biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos em contêineres personalizados. Para obter mais informações, consulte Crie seu próprio contêiner Docker com a biblioteca paralela de modelos SageMaker distribuídos.

TensorFlow versões suportadas pela biblioteca SageMaker de SageMaker paralelismo de modelos

Versões do Hugging Face Transformers suportadas pela biblioteca paralela de dados SageMaker distribuídos SageMaker

Os Contêineres de AWS Deep Learning para Hugging Face usam os Contêineres de SageMaker Treinamento para PyTorch e TensorFlow como suas imagens base. Para consultar as versões e as versões emparelhadas da biblioteca Hugging Face Transformers, consulte as versões mais recentes do Hugging Face Containers PyTorch e TensorFlow as versões anteriores do Hugging Face Container.

Regiões da AWS

A biblioteca paralela de SageMaker dados está disponível em todos os locais em Regiões da AWS que os AWS Deep Learning Containers SageMaker estão em serviço. Para obter mais informações, consulte as Imagens disponíveis de contêineres de aprendizado profundo.

Tipos de instâncias compatíveis

A biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos exige um dos seguintes tipos de instância de ML.

Para especificações dos tipos de instância, consulte a seção Computação acelerada na página Tipos de EC2 instância da Amazon. Para obter informações sobre preços de instâncias, consulte Amazon SageMaker Pricing.

Se você encontrou uma mensagem de erro semelhante à seguinte, siga as instruções em Solicitar um aumento da cota de serviço para SageMaker recursos.

ResourceLimitExceeded: An error occurred (ResourceLimitExceeded) when calling
    the CreateTrainingJob operation: The account-level service limit 'ml.p3dn.24xlarge
    for training job usage' is 0 Instances, with current utilization of 0 Instances
    and a request delta of 1 Instances.
    Please contact AWS support to request an increase for this limit.