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# Tipos de marcos Regiones de AWS, imágenes y instancias compatibles
Esta característica es compatible con los siguientes marcos de machine learning y Regiones de AWS.
**nota**
Para usar esta función, asegúrese de haber instalado la [versión 2.180.0](https://pypi.org/project/sagemaker/2.180.0/) o posterior del SDK de SageMaker Python.
## SageMaker Imágenes de AI Framework preinstaladas con Profiler SageMaker
SageMaker Profiler viene preinstalado en los siguientes [AWS Deep Learning Containers for SageMaker AI](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only).
### PyTorch imágenes
| PyTorch versiones | AWS URI de imagen DLC |
| --- | --- |
| 2.2.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker |
| 2.1.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker |
| 2.0.1 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training: 2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
{{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker |
| 1.13.1 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker |
### TensorFlow imágenes
| TensorFlow versiones | AWS URI de imagen DLC |
| --- | --- |
| 2.13.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/tensorflow-training: 2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker |
| 2.12.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/tensorflow-training: 2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker |
| 2.11.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/tensorflow-training:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker |
**importante**
La distribución y el mantenimiento de los contenedores del marco de las tablas anteriores se rigen por la [Política de soporte del marco](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html) gestionada por el servicio AWS Deep Learning Containers. Le recomendamos actualizar a las [versiones de marco admitidas actualmente](https://aws.amazon.com/releasenotes/dlc-support-policy/) si utiliza versiones de marco anteriores que ya no se admiten.
**nota**
Si desea utilizar SageMaker Profiler para otras imágenes de framework o para sus propias imágenes de Docker, puede instalar SageMaker Profiler utilizando los archivos binarios del paquete Profiler SageMaker Python que se proporcionan en la siguiente sección.
## SageMaker Archivos binarios del paquete Profiler Python
Si desea configurar su propio contenedor de Docker, usar SageMaker Profiler en otros contenedores prediseñados o instalar el paquete Profiler SageMaker Python de forma local TensorFlow, use uno de los siguientes archivos binarios. PyTorch En función de las versiones de Python y CUDA de su entorno, elija una de las siguientes opciones.
### PyTorch
+ Python 3.8, CUDA 11.3: [https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu113/smprof-0.3.334-cp38-cp38-linux_x86_64.whl](https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu113/smprof-0.3.334-cp38-cp38-linux_x86_64.whl)
+ Python 3.9, CUDA 11.7: [https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu117/smprof-0.3.334-cp39-cp39-linux_x86_64.whl](https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu117/smprof-0.3.334-cp39-cp39-linux_x86_64.whl)
+ Python 3.10, CUDA 11.8: [https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu118/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl](https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu118/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl)
+ Python 3.10, CUDA 12.1: [https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu121/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl](https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu121/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl)
### TensorFlow
+ Python 3.9, CUDA 11.2: [https://smppy.s3.amazonaws.com/tensorflow/cu112/smprof-0.3.334-cp39-cp39-linux_x86_64.whl](https://smppy.s3.amazonaws.com/tensorflow/cu112/smprof-0.3.334-cp39-cp39-linux_x86_64.whl)
+ Python 3.10, CUDA 11.8: [https://smppy.s3.amazonaws.com/tensorflow/cu118/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl](https://smppy.s3.amazonaws.com/tensorflow/cu118/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl)
Para obtener más información sobre cómo instalar SageMaker Profiler mediante los archivos binarios, consulte. [(Opcional) Instale el paquete SageMaker Profiler Python](profiler-prepare.md#profiler-install-python-package)
## Compatible Regiones de AWS
SageMaker El generador de perfiles está disponible en las siguientes Regiones de AWS versiones.
+ 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
SageMaker Profiler admite la creación de perfiles de los trabajos de formación 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`