Versionshinweise zu den Profilierungsfunktionen von Amazon SageMaker AI

In den folgenden Versionshinweisen finden Sie die neuesten Updates für die Profilerstellungsfunktionen von Amazon SageMaker AI.

21. März 2024

Aktualisierungen der Währungen

SageMaker Profiler unterstützt nun PyTorch v2.2.0, v2.1.0 und v2.0.1.

Deep-Learning-Container von AWS mit vorinstalliertem SageMaker Profiler

SageMaker Profiler steht in den folgenden Deep-Learning-Containern von AWS zur Verfügung.

14. Dezember 2023

Aktualisierungen der Währungen

SageMaker Profiler unterstützt nun TensorFlow v2.13.0.

Abwärtskompatible Änderungen

Diese Version beinhaltet eine bahnbrechende Änderung. Der Name des Python-Pakets von SageMaker Profiler wurde von smppy in smprof geändert. Wenn Sie die vorherige Version des Pakets verwendet haben, während Sie damit begonnen haben, die neuesten, im folgenden Abschnitt aufgeführten Framework-Container von SageMaker AI für TensorFlow zu verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie den Paketnamen in der Importanweisung in Ihrem Trainingsskript von smppy auf smprof aktualisieren.

Deep-Learning-Container von AWS mit vorinstalliertem SageMaker Profiler

SageMaker Profiler steht in den folgenden Deep-Learning-Containern von AWS zur Verfügung.

Wenn Sie die vorherigen Versionen der Framework-Container wie TensorFlow v2.11.0 verwenden, ist das Python-Paket von SageMaker Profiler weiterhin als smppy verfügbar. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Version oder welchen Paketnamen Sie verwenden sollten, ersetzen Sie die Importanweisung des SageMaker-Profiler-Pakets durch den folgenden Codeausschnitt.

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

24. August 2023

Neue Features

Markteinführung von Amazon SageMaker Profiler, einer Profilierungs- und Visualisierungsfunktion von SageMaker AI, mit der Sie sich eingehend mit den beim Schulen von Deep-Learning-Modellen bereitgestellten Rechenressourcen befassen und Einblicke in Details auf Betriebsebene gewinnen können. SageMaker Profiler bietet Python-Module zum (smppy) Hinzufügen von Anmerkungen in PyTorch- oder TensorFlow-Trainingsskripten und zum Aktivieren von SageMaker Profiler. Sie können über das SageMaker AI Python SDK und AWS Deep Learning Containers auf die Module zugreifen. Für alle Aufträge, die mit den Python-Modulen von SageMaker Profiler ausgeführt werden, können Sie die Profildaten in die SageMaker Profiler UI-Anwendung laden, die ein übersichtliches Dashboard und eine detaillierte Zeitleiste bietet. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Amazon SageMaker Profiler.

Diese Version des Python-Pakets von SageMaker Profiler ist in die folgenden Framework-Container von SageMaker AI für PyTorch und TensorFlow integriert.