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支持的框架和 AWS 区域
在使用 SageMaker 模型并行度库之前，请检查支持的框架和实例类型，并确定您的 AWS 账户和中是否有足够的配额。 AWS 区域
注意
要查看该库的最新更新和发行说明，请参阅 SageMaker Python SDK 文档中的SageMaker 模型并行发行说明
支持的框架
SageMaker 模型并行度库支持以下深度学习框架，可在 Deep Learning Containers (DLC) 中 AWS 使用，也可以作为二进制文件下载。
PyTorch 支持的版本 SageMaker 和 SageMaker 模型并行度库
| PyTorch 版本 | SageMaker 模型并行度库版本 | smdistributed-modelparallel集成DLC映像 URI |
URL二进制文件中的** |
|---|---|---|---|
| v2.0.0 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-2.0.0/build-artifacts/2023-04-14-20-14/smdistributed_modelparallel-1.15.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl |
| v1.13.1 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.13.1/build-artifacts/2023-04-17-15-49/smdistributed_modelparallel-1.15.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl |
| v1.12.1 | smdistributed-modelparallel==v1.13.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.1/build-artifacts/2022-12-08-21-34/smdistributed_modelparallel-1.13.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl |
| v1.12.0 | smdistributed-modelparallel==v1.11.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.0/build-artifacts/2022-08-12-16-16-58/smdistributed_modelparallel-1.11.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl |
| v1.11.0 | smdistributed-modelparallel==v1.10.0 |
|
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.11.0/build-artifacts/2022-07-11-19-23/smdistributed_modelparallel-1.10.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl |
| v1.10.2 |
smdistributed-modelparallel==v1.7.0 |
|
- |
| v1.10.0 |
smdistributed-modelparallel==v1.5.0 |
|
- |
| v1.9.1 |
smdistributed-modelparallel==v1.4.0 |
|
- |
| v1.8.1* |
smdistributed-modelparallel==v1.6.0 |
|
- |
注意
SageMaker 模型并行度库 v1.6.0 及更高版本为提供了扩展功能。 PyTorch有关更多信息，请参阅 SageMaker 模型并行度库的核心功能。
** 二进制文件用于在自定义容器中安装 SageMaker 模型并行度库。URLs有关更多信息，请参阅 使用 SageMaker 分布式模型并行库创建自己的 Docker 容器。
TensorFlow 支持的版本 SageMaker 和 SageMaker 模型并行度库
| TensorFlow 版本 | SageMaker 模型并行度库版本 | smdistributed-modelparallel集成DLC映像 URI |
|---|---|---|
| v2.6.0 | smdistributed-modelparallel==v1.4.0 |
763104351884.dkr.ecr. |
| v2.5.1 | smdistributed-modelparallel==v1.4.0
|
763104351884.dkr.ecr.
|
支持的 Hugging Face Transfor SageMaker mers 版本和 SageMaker分布式数据并行库
适用于 Hu AWS gging Face 的 Deep Learning Contain PyTorch er TensorFlow s 使用 SageMaker 训练容器作为基础图像。要查找 Hugging Face Transformers 库版本以及 PyTorch 配对版本 TensorFlow 和版本，请查看最新的 Hugging Face 容器和之前的 Hu
AWS 区域
SageMaker 数据并行库可在所有使用 Dee AWS p Learning Contain
支持的实例类型
SageMaker 模型并行度库需要以下 ML 实例类型之一。
| 实例类型 |
|---|
ml.g4dn.12xlarge |
ml.p3.16xlarge |
ml.p3dn.24xlarge
|
ml.p4d.24xlarge |
ml.p4de.24xlarge |
有关实例类型的规格，请参阅 Amazon EC2 实例类型页面
如果您遇到类似以下内容的错误消息，请按照请求增加 SageMaker 资源服务配额中的说明进行操作。
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.
