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

## 21. März 2024
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**Aktualisierungen der Währungen**

[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) hat Unterstützung für PyTorch v2.2.0, v2.1.0 und v2.0.1 hinzugefügt.

**AWS Mit SageMaker Profiler vorinstallierte Deep Learning Containers**

[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) ist in den folgenden [AWS Deep Learning Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) enthalten.
+ SageMaker AI Framework-Container für Version 2.2.0 PyTorch 
+ SageMaker AI Framework-Container für v2.1.0 PyTorch 
+ SageMaker AI Framework-Container für v2.0.1 PyTorch 

## 14. Dezember 2023
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**Aktualisierungen der Währungen**

[SageMaker Profiler hat Unterstützung für](train-use-sagemaker-profiler.md) v2.13.0 hinzugefügt. TensorFlow 

**Bahnbrechende Änderungen**

Diese Version beinhaltet eine bahnbrechende Änderung. Der Name des SageMaker Profiler-Python-Pakets wurde von `smppy` in `smprof` geändert. Wenn Sie die vorherige Version des Pakets verwendet haben, während Sie damit begonnen haben, die neuesten [SageMaker AI Framework-Container](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) für zu verwenden, die im folgenden Abschnitt TensorFlow aufgeführt sind, stellen Sie sicher, dass Sie den Paketnamen `smprof` in der Importanweisung in Ihrem Trainingsskript von `smppy` bis aktualisieren.

**AWS Mit SageMaker Profiler vorinstallierte Deep Learning Containers**

[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) ist in den folgenden [AWS Deep Learning Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) enthalten.
+ SageMaker AI Framework-Container für Version 2.13.0 TensorFlow 
+ SageMaker AI Framework-Container für v2.12.0 TensorFlow 

Wenn Sie die vorherigen Versionen der [Framework-Container](profiler-support.md#profiler-support-frameworks) wie TensorFlow v2.11.0 verwenden, ist das SageMaker Profiler-Python-Paket weiterhin als verfügbar. `smppy` 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
<a name="profiler-release-notes-20230824"></a>

**Neue Features**

Amazon SageMaker Profiler wurde veröffentlicht, eine Profilierungs- und Visualisierungsfunktion von SageMaker KI, mit der die bereitgestellten Rechenressourcen beim Training von Deep-Learning-Modellen eingehend untersucht und Einblicke in Details auf Betriebsebene gewonnen werden können. SageMaker Profiler bietet Python-Module (`smppy`) zum Hinzufügen von Anmerkungen in PyTorch TensorFlow Trainingsskripten und zum Aktivieren SageMaker von Profiler. Sie können über das SageMaker AI Python SDK und AWS Deep Learning Containers auf die Module zugreifen. Für alle Jobs, die mit den SageMaker Profiler-Python-Modulen ausgeführt werden, können Sie die Profildaten in die SageMaker Profiler-UI-Anwendung laden, die ein Übersichts-Dashboard und eine detaillierte Zeitleiste bietet. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter [Amazon SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md).

Diese Version des SageMaker Profiler-Python-Pakets ist in die folgenden [SageMaker AI Framework-Container](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) für PyTorch und TensorFlow integriert.
+ PyTorch v2.0.0
+ PyTorch v1.13.1
+ TensorFlow v2.12.0
+ TensorFlow v2.11.0