Notes de mise à jour relatives aux capacités de profilage d’Amazon SageMaker AI

Consultez les notes suivantes pour suivre les dernières mises à jour relatives aux capacités de profilage d’Amazon SageMaker AI.

21 mars 2024

Mises à jour des devises

Le profileur SageMaker a ajouté la prise en charge de PyTorch v2.2.0, v2.1.0 et v2.0.1.

Conteneurs AWS Deep Learning préinstallés avec le profileur SageMaker

Le profileur SageMaker est empaqueté dans les conteneurs AWS Deep Learning suivants.

14 décembre 2023

Mises à jour des devises

Le profileur SageMaker a ajouté la prise en charge de TensorFlow v2.13.0.

Évolutions

Cette mise à jour implique une modification importante. Le nom du package Python du profileur SageMaker smppy est replacé par smprof. Si vous utilisiez la version précédente du package alors que vous avez commencé à utiliser les derniers conteneurs d’infrastructure SageMaker AI pour TensorFlow répertoriés dans la section suivante, assurez-vous de changer le nom du package de smppy à smprof dans la déclaration d’importation de votre script d’entraînement.

Conteneurs AWS Deep Learning préinstallés avec le profileur SageMaker

Le profileur SageMaker est empaqueté dans les conteneurs AWS Deep Learning suivants.

Si vous utilisez des versions précédentes de conteneurs d’infrastructure comme TensorFlow v2.11.0, le package Python du profileur SageMaker est toujours disponible en tant que smppy. Si vous n’êtes pas certain de la version ou du nom du package à utiliser, remplacez l’instruction d’importation du package du profileur SageMaker par l’extrait de code suivant.

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

24 août 2023

Nouvelles fonctionnalités

Lancement du profileur Amazon SageMaker, une capacité de profilage et de visualisation de SageMaker AI permettant d’étudier en profondeur les ressources informatiques provisionnées tout en entraînant des modèles de deep learning et de gagner en visibilité sur les détails opérationnels. Le profileur SageMaker fournit des modules Python (smppy) permettant d’ajouter des annotations dans les scripts d’entraînement PyTorch ou TensorFlow, et d’activer le profileur SageMaker. Vous pouvez accéder aux modules via le kit SageMaker AI Python SDK et les conteneurs AWS Deep Learning. Pour toutes les tâches exécutées avec les modules Python du profileur SageMaker, vous pouvez charger les données de profil dans l'application SageMaker Profiler UI qui fournit un tableau de bord récapitulatif et une chronologie détaillée. Pour en savoir plus, consultez Profileur Amazon SageMaker.

Cette version du package Python du profileur SageMaker est intégrée aux conteneurs d’infrastructure SageMaker AI suivants pour PyTorch et TensorFlow.