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Notas de lançamento sobre os recursos de criação de perfil da Amazon SageMaker

Consulte as notas de lançamento a seguir para acompanhar as atualizações mais recentes dos recursos de criação de perfil da Amazon SageMaker.

21 de março de 2024

Atualizações de moeda

SageMaker O Profiler adicionou suporte para PyTorch v2.2.0, v2.1.0 e v2.0.1.

AWS Deep Learning Containers pré-instalados com SageMaker o Profiler

SageMaker O Profiler é fornecido nos seguintes AWS Deep Learning Containers.

14 de dezembro de 2023

Atualizações de moeda

SageMaker O Profiler adicionou suporte para a TensorFlow v2.13.0.

Alterações significativas

Esta versão envolve uma alteração significativa. O nome do pacote SageMaker Profiler Python foi alterado smppy de para. smprof Se você estiver usando a versão anterior do pacote enquanto começou a usar os SageMaker Framework Containers mais recentes TensorFlow listados na seção a seguir, certifique-se de atualizar o nome do pacote de smppy para smprof na instrução de importação em seu script de treinamento.

AWS Deep Learning Containers pré-instalados com SageMaker o Profiler

SageMaker O Profiler é fornecido nos seguintes AWS Deep Learning Containers.

Se você usar as versões anteriores dos contêineres da estrutura, como a TensorFlow v2.11.0, o pacote Profiler SageMaker Python ainda estará disponível como. smppy Se você não tiver certeza de qual versão ou nome do pacote deve usar, substitua a instrução de importação do pacote SageMaker Profiler pelo seguinte trecho de código.

try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof

24 de agosto de 2023

Novos atributos

Lançou o Amazon SageMaker Profiler, um recurso de criação de perfil e visualização SageMaker para se aprofundar nos recursos computacionais provisionados enquanto treina modelos de aprendizado profundo e obtém visibilidade dos detalhes em nível de operação. SageMaker O Profiler fornece módulos Python smppy () para adicionar anotações em PyTorch todos TensorFlow os scripts de treinamento e ativar o Profiler. SageMaker Você pode acessar os módulos por meio do SageMaker Python SDK e do AWS Deep Learning Containers. Para qualquer trabalho executado com os módulos SageMaker Profiler Python, você pode carregar os dados do perfil no SageMaker aplicativo Profiler UI, que fornece um painel resumido e um cronograma detalhado. Para saber mais, consulte Use o Amazon SageMaker Profiler para criar perfis de atividades em AWS recursos computacionais.

Esta versão do pacote SageMaker Profiler Python está integrada aos SageMaker seguintes contêineres PyTorch de estrutura para e. TensorFlow