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# Notas de lançamento sobre os recursos de criação de perfil da Amazon AI SageMaker
Consulte as notas de lançamento a seguir para acompanhar as atualizações mais recentes dos recursos de criação de perfil da Amazon SageMaker AI.
## 21 de março de 2024
**Atualizações de moeda**
SageMaker O [Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) 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](train-use-sagemaker-profiler.md) é fornecido nos seguintes [AWS Deep Learning](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) Containers.
+ SageMaker Contêiner AI Framework para PyTorch v2.2.0
+ SageMaker Contêiner AI Framework para PyTorch v2.1.0
+ SageMaker Contêiner AI Framework para PyTorch v2.0.1
## 14 de dezembro de 2023
**Atualizações de moeda**
SageMaker O [Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) 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 [contêineres mais recentes do SageMaker AI Framework](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) 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](train-use-sagemaker-profiler.md) é fornecido nos seguintes [AWS Deep Learning](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) Containers.
+ SageMaker Contêiner AI Framework para TensorFlow v2.13.0
+ SageMaker Contêiner AI Framework para TensorFlow v2.12.0
Se você usar as versões anteriores dos [contêineres da estrutura](profiler-support.md#profiler-support-frameworks), 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 recursos**
Lançou o Amazon SageMaker Profiler, um recurso de criação de perfil e visualização da SageMaker IA para se aprofundar nos recursos computacionais provisionados enquanto treina modelos de aprendizado profundo e obtém visibilidade dos detalhes no nível da 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 AI 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 [Amazon SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md).
Esta versão do pacote SageMaker Profiler Python está integrada aos [SageMaker seguintes contêineres PyTorch do AI Framework](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) para e. TensorFlow
+ PyTorch v2.0.0
+ PyTorch v1.13.1
+ TensorFlow v2.12.0
+ TensorFlow v2.11.0