Imágenes de marcos admitidas, Regiones de AWS y tipos de instancias - Amazon SageMaker AI
Imágenes de marcos de SageMaker AI preinstaladas con el Generador de perfiles de SageMakerArchivos binarios del paquete de Python del generador de perfiles de SageMakerRegiones de AWS admitidasTipos de instancias admitidas

Imágenes de marcos admitidas, Regiones de AWS y tipos de instancias

Esta característica es compatible con los siguientes marcos de machine learning y Regiones de AWS.

nota

Para utilizar esta característica, asegúrese de tener instalado al menos la versión 2.180.0 o posterior del SageMaker Python SDK.

Imágenes de marcos de SageMaker AI preinstaladas con el Generador de perfiles de SageMaker

El Generador de perfiles de SageMaker está preinstalado en los siguientes contenedores de aprendizaje profundo de AWS para SageMaker AI.

Imágenes de PyTorch

Versiones de PyTorch URI de imagen de DLC de AWS
2.2.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
2.1.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
2.0.1

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker
1.13.1

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker

Imágenes de TensorFlow

Versiones de TensorFlow URI de imagen de DLC de AWS
2.13.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
2.12.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
2.11.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker
importante

La distribución y el mantenimiento de los contenedores de marco de las tablas anteriores se rigen por la Framework Support Policy administrada por el servicio de los contenedores de aprendizaje profundo de AWS. Le recomendamos actualizar a las versiones de marco admitidas actualmente si utiliza versiones de marco anteriores que ya no se admiten.

nota

Si desea utilizar el generador de perfiles de SageMaker para otras imágenes de marco o para sus propias imágenes de Docker, puede instalar el generador de perfiles de SageMaker utilizando los archivos binarios del paquete de Python del generador de perfiles de SageMaker que se proporcionan en la siguiente sección.

Archivos binarios del paquete de Python del generador de perfiles de SageMaker

Si desea configurar su propio contenedor de Docker, utilice el generador de perfiles de SageMaker en otros contenedores prediseñados para PyTorch y TensorFlow, o instale el paquete de Python del Generador de perfiles de SageMaker manera local, utilice uno de los siguientes archivos binarios. En función de las versiones de Python y CUDA de su entorno, elija una de las siguientes opciones.

PyTorch

TensorFlow

Para obtener más información sobre cómo instalar el generador de perfiles de SageMaker mediante los archivos binarios, consulte (Opcional) Instale el paquete de Python del Generador de perfiles de SageMaker.

Regiones de AWS admitidas

Generador de perfiles de SageMaker está disponible en los siguientes Regiones de AWS.

  • Este de EE. UU. (Norte de Virginia) (us-east-1)

  • Este de EE. UU. (Ohio) (us-east-2)

  • Oeste de EE. UU. (Oregón) (us-west-2)

  • Europa (Fráncfort) (eu-central-1)

  • Europa (Irlanda) (eu-west-1)

Tipos de instancias admitidas

El generador de perfiles de SageMaker admite la generación de perfiles de trabajos de entrenamiento en los siguientes tipos de instancias.

Generación de perfiles de CPU y GPU

  • ml.g4dn.12xlarge

  • ml.g5.24xlarge

  • ml.g5.48xlarge

  • ml.p3dn.24xlarge

  • ml.p4de.24xlarge

  • ml.p4d.24xlarge

  • ml.p5.48xlarge

Solo generación de perfiles de GPU

  • ml.g5.2xlarge

  • ml.g5.4xlarge

  • ml.g5.8xlarge

  • ml.g5.16.xlarge