Images de cadre, Régions AWS et types d’instances pris en charge - Amazon SageMaker AI
Images de cadre SageMaker AI préinstallées avec le profileur SageMakerFichiers binaires du package Python du profileur SageMakerRégions AWS prises en chargeTypes d’instance pris en charge

Images de cadre, Régions AWS et types d’instances pris en charge

Cette fonctionnalité prend en charge les cadres de machine learning et les Régions AWS suivants.

Note

Pour utiliser cette fonctionnalité, assurez-vous d’avoir installé la version 2.180.0 ou une version ultérieure du kit SageMaker Python SDK.

Images de cadre SageMaker AI préinstallées avec le profileur SageMaker

Le profileur SageMaker est préinstallé dans les Conteneurs AWS Deep Learning pour SageMaker AI suivants.

Images PyTorch

Versions de PyTorch URI de l’image AWS DLC
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

Images TensorFlow

Versions de TensorFlow URI de l’image AWS DLC
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
Important

La distribution et la maintenance des conteneurs de cadre décrits dans les tableaux précédents sont régies par la politique de support du Cadre gérée par le service AWS Deep Learning Containers. Nous vous recommandons vivement de passer aux versions du cadre actuellement prises en charge si vous utilisez des versions antérieures du cadre qui ne sont plus prises en charge.

Note

Si vous souhaitez utiliser le profileur SageMaker pour d’autres images de cadre ou pour vos propres images Docker, vous pouvez installer le profileur SageMaker à l’aide des fichiers binaires du package Python du profileur SageMaker fournis dans la section suivante.

Fichiers binaires du package Python du profileur SageMaker

Si vous souhaitez configurer votre propre conteneur Docker, utiliser le profileur SageMaker dans d’autres conteneurs prédéfinis pour PyTorch et TensorFlow, ou installer le package Python du profileur SageMaker localement, utilisez l’un des fichiers binaires suivants. En fonction des versions de Python et CUDA dans votre environnement, choisissez l’une des options suivantes.

PyTorch

TensorFlow

Pour plus d’informations sur l’installation du profileur SageMaker à l’aide des fichiers binaires, consultez (Facultatif) Installer le package Python du profileur SageMaker.

Régions AWS prises en charge

Le profileur SageMaker est disponible dans les Régions AWS suivantes.

  • USA Est (Virginie du Nord) (us-east-1)

  • USA Est (Ohio) (us-east-2)

  • USA Ouest (Oregon) (us-west-2)

  • Europe (Francfort) (eu-central-1)

  • Europe (Irlande) (eu-west-1)

Types d’instance pris en charge

Le profileur SageMaker prend en charge le profilage des tâches d’entraînement sur les types d’instances suivants.

Profilage du CPU et du GPU

  • ml.g4dn.12xlarge

  • ml.g5.24xlarge

  • ml.g5.48xlarge

  • ml.p3dn.24xlarge

  • ml.p4de.24xlarge

  • ml.p4d.24xlarge

  • ml.p5.48xlarge

Profilage du GPU uniquement

  • ml.g5.2xlarge

  • ml.g5.4xlarge

  • ml.g5.8xlarge

  • ml.g5.16.xlarge