本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 支持的框架和 AWS 区域
<a name="distributed-model-parallel-support"></a>

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](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.199.0/api/training/smd_model_parallel_release_notes/smd_model_parallel_change_log.html)。

## 支持的框架
<a name="distributed-model-parallel-supported-frameworks"></a>

 SageMaker 模型并行度库支持以下深度学习框架，可在 Deep Learning Contain AWS ers (DLC) 中使用，也可以作为二进制文件下载。

PyTorch SageMaker AI 支持的版本和 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 | 二进制文件的 URL\$1\$1 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| v2.0.0 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-2.0.0/build-artifacts/2023-04-14-20-14/smdistributed\$1modelparallel-1.15.0-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.13.1 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.13.1/build-artifacts/2023-04-17-15-49/smdistributed\$1modelparallel-1.15.0-cp39-cp39-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.12.1 | smdistributed-modelparallel==v1.13.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.1-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.1/build-artifacts/2022-12-08-21-34/smdistributed\$1modelparallel-1.13.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.12.0 | smdistributed-modelparallel==v1.11.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`   | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.0/build-artifacts/2022-08-12-16-16-58/smdistributed\$1modelparallel-1.11.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.11.0 | smdistributed-modelparallel==v1.10.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.11.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.11.0/build-artifacts/2022-07-11-19-23/smdistributed\$1modelparallel-1.10.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.10.2 |  smdistributed-modelparallel==v1.7.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.10.2-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | - | 
| v1.10.0 |  smdistributed-modelparallel==v1.5.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.10.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | - | 
| v1.9.1 |  smdistributed-modelparallel==v1.4.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.9.1-gpu-py38-cu111-ubuntu20.04`  | - | 
| v1.8.1\$1 |  smdistributed-modelparallel==v1.6.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.8.1-gpu-py36-cu111-ubuntu18.04`  | - | 

**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](model-parallel-core-features.md)。

\$1\$1 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](model-parallel-sm-sdk.md#model-parallel-bring-your-own-container)。

TensorFlow SageMaker AI 支持的版本和 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.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.6.0-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04 | 
| v2.5.1 | smdistributed-modelparallel==v1.4.0  | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.5.1-gpu-py37-cu112-ubuntu18.04  | 

**人工智能和 SageMaker分布式数据并行库支持 SageMaker 的 Hugging Face 变形金刚版本**

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](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#huggingface-training-containers) ggin [g Fac](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#prior-hugging-face-container-versions) e 容器版本。

## AWS 区域
<a name="distributed-model-parallel-availablity-zone"></a>

 SageMaker 数据并行库可在所有使用 Dee [AWS p Learning Contain](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) er SageMaker s AWS 区域 的地方使用。有关更多信息，请参阅[可用的深度学习容器映像](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#available-deep-learning-containers-images)。

## 支持的实例类型
<a name="distributed-model-parallel-supported-instance-types"></a>

 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](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)页面中的**加速计算**部分。有关实例定价的信息，请参阅 [Amazon A SageMaker I 定价](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/)。

如果您遇到类似以下内容的错误消息，请按照[请求增加 SageMaker AI 资源的服务配额中的说明进行](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/regions-quotas.html#service-limit-increase-request-procedure)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.
```