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SageMaker Imagens de distribuição
Importante
Atualmente, todos os pacotes em imagens de SageMaker distribuição são licenciados para uso com a Amazon SageMaker e não exigem licenças comerciais adicionais. No entanto, isso pode estar sujeito a alterações no futuro, e recomendamos revisar os termos de licenciamento regularmente para verificar se há atualizações.
SageMaker Distribuição é uma coleção de imagens do Docker, que inclui bibliotecas e pacotes populares para aprendizado de máquina, ciência de dados e visualização de análise de dados. As imagens do Docker incluem estruturas de aprendizado profundo, como as seguintes:
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PyTorch
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TensorFlow
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Keras
Também inclui pacotes Python populares, como os seguintes:
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numpy
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scikit-learn
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pandas
Dentro do contêiner, você pode usar o seguinteIDEs:
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JupyterLab
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Editor de código, baseado em Code- OSS (Visual Studio Code Open Source)
Cada imagem SageMaker de distribuição tem uma GPU variante e uma CPU variante.
SageMaker A distribuição está disponível em:
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Estúdio
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Laboratório de estúdio
Os pacotes incluídos no contêiner têm garantia de compatibilidade entre si e o tempo de execução é criado para funcionar em qualquer lugar. Você pode usar o contêiner para executar notebooks ou trabalhos de SageMaker treinamento do Amazon SageMaker Studio. Você também pode executar o contêiner em um laptop local. Use a SageMaker distribuição para começar rapidamente com o desenvolvimento de ML em seu ambiente local. Faça a transição perfeita para tarefas como a execução em lote de trabalhos de treinamento sem precisar reconfigurar seu ambiente de tempo de execução.
Para ver a lista de todas as bibliotecas suportadas na SageMaker distribuição e suas versões correspondentes, consulte SageMakerDistribuição
Pacotes e versões compatíveis
Para ver a lista dos pacotes instalados em uma versão do SageMaker Distribution, consulte o RELEASE arquivo.md no diretório build_artifacts
SageMaker Política de suporte de imagens de distribuição | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Lançamento da versão | Descrição | Frequência de atualização | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Major | Uma versão principal da Amazon SageMaker Distribution atualiza todas as suas dependências principais para a versão compatível mais recente. SageMaker A distribuição pode adicionar ou remover pacotes em uma versão principal. As versões principais são indicadas pelo primeiro número na string da versão. Por exemplo, 1,0, 2,0, 3,0. | Semestral | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Menor | Uma versão secundária da Amazon SageMaker Distribution garante que todas as suas dependências principais sejam atualizadas para a versão secundária compatível mais recente dentro da mesma versão principal. SageMaker A distribuição pode adicionar novos pacotes durante o lançamento de uma versão secundária. As versões secundárias são indicadas pelo segundo número na string da versão. Por exemplo, 1,1, 1,2 ou 2,1 | Mensalmente (versões secundárias adicionais também são lançadas com base na necessidade adicional) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Patch | O lançamento de uma versão de patch da Amazon SageMaker Distribution garante que todas as suas dependências principais sejam atualizadas para a versão de patch compatível mais recente dentro da mesma versão secundária. SageMaker A distribuição não adiciona nem remove pacotes durante o lançamento de uma versão de patch. | 7 dias (correções noturnas também foram implantadas com base na gravidade) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Importante
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SageMaker A distribuição v0.x.y é usada somente no Studio Classic. SageMaker A distribuição v1.x.y só é usada em. JupyterLab
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Tentamos atualizar as imagens do Studio com novas versões regularmente. Se os pacotes na imagem de distribuição estiverem desatualizados, recomendamos aguardar a próxima atualização.
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Algumas dependências, como Python, são tratadas de forma diferente. A Amazon SageMaker Distribution permite uma pequena atualização do Python com uma versão. Por exemplo, você pode atualizar o Python 3.10 para o Python 3.11 ao atualizar da versão 4.8 para 5.0.
