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# サポートされているフレームワークと AWS リージョン
<a name="distributed-model-parallel-support"></a>

SageMaker モデル並列処理ライブラリを使用する前に、サポートされているフレームワークとインスタンスタイプを確認し、 AWS アカウントと に十分なクォータがあるかどうかを確認します AWS リージョン。

**注記**  
ライブラリの最新の更新を確認するには、「SageMaker Python SDK ドキュメント」の「[SageMaker Model Parallel Release Notes](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.199.0/api/training/smd_model_parallel_release_notes/smd_model_parallel_change_log.html)」を参照してください。**

## サポートされるフレームワーク
<a name="distributed-model-parallel-supported-frameworks"></a>

SageMaker モデル並列処理ライブラリは、次の深層学習フレームワークをサポートしており、 AWS 深層学習コンテナ (DLC) で利用できるか、バイナリファイルとしてダウンロードできます。

SageMaker AI と SageMaker モデル並列処理ライブラリでサポートされている PyTorch バージョン


| PyTorch バージョン | SageMaker モデル並列処理ライブラリバージョン | `smdistributed-modelparallel` 統合 DLC イメージ URI | バイナリファイルの URL\$1\$1 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| v2.0.0 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-2.0.0/build-artifacts/2023-04-14-20-14/smdistributed\$1modelparallel-1.15.0-cp310-cp310-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.13.1 | smdistributed-modelparallel==v1.15.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.13.1/build-artifacts/2023-04-17-15-49/smdistributed\$1modelparallel-1.15.0-cp39-cp39-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.12.1 | smdistributed-modelparallel==v1.13.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.1-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.1/build-artifacts/2022-12-08-21-34/smdistributed\$1modelparallel-1.13.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.12.0 | smdistributed-modelparallel==v1.11.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`   | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.12.0/build-artifacts/2022-08-12-16-58/smdistributed\$1modelparallel-1.11.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.11.0 | smdistributed-modelparallel==v1.10.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.11.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-1.11.0/build-artifacts/2022-07-11-19-23/smdistributed\$1modelparallel-1.10.0-cp38-cp38-linux\$1x86\$164.whl | 
| v1.10.2 |  smdistributed-modelparallel==v1.7.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.10.2-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | - | 
| v1.10.0 |  smdistributed-modelparallel==v1.5.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.10.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker`  | - | 
| v1.9.1 |  smdistributed-modelparallel==v1.4.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.9.1-gpu-py38-cu111-ubuntu20.04`  | - | 
| v1.8.1\$1 |  smdistributed-modelparallel==v1.6.0 |  `763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.8.1-gpu-py36-cu111-ubuntu18.04`  | - | 

**注記**  
SageMaker モデル並列処理ライブラリ v1.6.0 以降では、PyTorch の拡張機能が提供されています。詳細については、「[SageMaker モデル並列処理ライブラリの主要機能](model-parallel-core-features.md)」を参照してください。

\$1\$1 バイナリファイルの URL は、SageMaker モデル並列処理ライブラリをカスタムコンテナにインストールするためのものです。詳細については、「[SageMaker 分散モデル並列ライブラリを使用した独自の Docker コンテナの作成](model-parallel-sm-sdk.md#model-parallel-bring-your-own-container)」を参照してください。

SageMaker AI と SageMaker モデル並列処理ライブラリでサポートされている TensorFlow のバージョン


| TensorFlow バージョン | SageMaker モデル並列処理ライブラリバージョン | `smdistributed-modelparallel` 統合 DLC イメージ URI | 
| --- | --- | --- | 
| v2.6.0 | smdistributed-modelparallel==v1.4.0 | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.6.0-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04 | 
| v2.5.1 | smdistributed-modelparallel==v1.4.0  | 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.5.1-gpu-py37-cu112-ubuntu18.04  | 

**SageMaker AI と SageMaker 分散データ並列ライブラリでサポートされている Hugging Face Transformer のバージョン**

Hugging Face の AWS 深層学習コンテナは、PyTorch と TensorFlow の SageMaker トレーニングコンテナをベースイメージとして使用します。Hugging Face Transformers ライブラリのバージョンとペアになる PyTorch と TensorFlow のバージョンを調べるには、最新の [Hugging Face コンテナ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#huggingface-training-containers)と[以前の Hugging Face コンテナバージョン](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#prior-hugging-face-container-versions)を参照してください。

## AWS リージョン
<a name="distributed-model-parallel-availablity-zone"></a>

SageMaker データ並列ライブラリは、[AWS SageMaker の Deep Learning Containers ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) AWS リージョン が稼働しているすべての で使用できます。詳細については、「[Available Deep Learning Containers Images](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#available-deep-learning-containers-images)」を参照してください。

## サポートされるインスタンスタイプ
<a name="distributed-model-parallel-supported-instance-types"></a>

SageMaker モデル並列処理ライブラリには、次の ML インスタンスタイプのいずれかが必要です。


| インスタンスタイプ | 
| --- | 
| ml.g4dn.12xlarge | 
| ml.p3.16xlarge | 
| ml.p3dn.24xlarge  | 
| ml.p4d.24xlarge | 
| ml.p4de.24xlarge | 

インスタンスタイプの仕様については、**「Amazon EC2 インスタンスタイプ」ページ**の[「高速コンピューティング」](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)のセクションを参照してください。インスタンスの料金の詳細については、「[Amazon SageMaker AI Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/)」を参照してください。

次のようなエラーメッセージが表示された場合は、「[Request a service quota increase for SageMaker AI resources](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/regions-quotas.html#service-limit-increase-request-procedure)」の手順に従います。

```
ResourceLimitExceeded: An error occurred (ResourceLimitExceeded) when calling
    the CreateTrainingJob operation: The account-level service limit 'ml.p3dn.24xlarge
    for training job usage' is 0 Instances, with current utilization of 0 Instances
    and a request delta of 1 Instances.
    Please contact AWS support to request an increase for this limit.
```