翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# サポートされているフレームワークイメージ、 AWS リージョン、インスタンスタイプ
<a name="profiler-support"></a>

この機能では、次の機械学習フレームワークと AWS リージョンをサポートしています。

**注記**  
この機能を使用するには、SageMaker Python SDK の[バージョン 2.180.0](https://pypi.org/project/sagemaker/2.180.0/) 以上がインストールされていることを確認してください。

## SageMaker Profiler がプリインストールされた SageMaker AI フレームワークイメージ
<a name="profiler-support-frameworks"></a>

SageMaker Profiler は、以下の [SageMaker AI 用AWS Deep Learning Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) にプリインストールされています。

### PyTorch イメージ
<a name="profiler-support-frameworks-pytorch"></a>


| PyTorch バージョン | AWS DLC イメージ URI | 
| --- | --- | 
| 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<br />{{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 | 

### TensorFlow イメージ
<a name="profiler-support-frameworks-tensorflow"></a>


| TensorFlow バージョン | AWS DLC イメージ URI | 
| --- | --- | 
| 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 | 

**重要**  
上記の表のフレームワークコンテナの配布とメンテナンスは、 AWS Deep Learning Containers サービスによって管理される[フレームワークサポートポリシー](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html)の下にあります。サポートされなくなった以前の[フレームワークバージョン](https://aws.amazon.com/releasenotes/dlc-support-policy/)を使用している場合は、現在サポートされているフレームワークバージョンにアップグレードすることを強くお勧めします。

**注記**  
他のフレームワークイメージまたは独自の Docker イメージに SageMaker Profiler を使用する場合は、次のセクションで提供されている SageMaker Profiler Python パッケージバイナリファイルを使用して SageMaker Profiler をインストールできます。

## SageMaker Profiler Python パッケージバイナリファイル
<a name="profiler-python-package"></a>

独自の Docker コンテナを設定する場合は、PyTorch および TensorFlow 用の他の構築済みコンテナで SageMaker Profiler を使用するか、SageMaker Profiler Python パッケージをローカルにインストールして、次のバイナリファイルのいずれかを使用します。環境の Python および CUDA バージョンに応じて、次のいずれかを選択します。

### PyTorch
<a name="profiler-python-package-for-pytorch"></a>
+ Python3.8、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)
+ Python3.9、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)
+ Python3.10、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)
+ Python3.10、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
<a name="profiler-python-package-for-tensorflow"></a>
+ Python3.9、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)
+ Python3.10、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)

バイナリファイルを使用して SageMaker Profiler をインストールする方法の詳細については、「[(オプション) SageMaker Profiler Python パッケージをインストールする](profiler-prepare.md#profiler-install-python-package)」を参照してください。

## サポートされている AWS リージョン
<a name="profiler-support-regions"></a>

SageMaker Profiler は、以下で利用できます AWS リージョン。
+ 米国東部 (バージニア北部) (`us-east-1`)
+ 米国東部 (オハイオ) (`us-east-2`)
+ 米国西部 (オレゴン) (`us-west-2`)
+ 欧州 (フランクフルト) (`eu-central-1`)
+ 欧州 (アイルランド) (`eu-west-1`)

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

SageMaker Profiler は、次のインスタンスタイプでのトレーニングジョブのプロファイリングをサポートしています。

**CPU および GPU プロファイリング**
+ `ml.g4dn.12xlarge`
+ `ml.g5.24xlarge`
+ `ml.g5.48xlarge`
+ `ml.p3dn.24xlarge`
+ `ml.p4de.24xlarge`
+ `ml.p4d.24xlarge`
+ `ml.p5.48xlarge`

**GPU プロファイリングのみ**
+ `ml.g5.2xlarge`
+ `ml.g5.4xlarge`
+ `ml.g5.8xlarge`
+ `ml.g5.16.xlarge`