Política de suporte da DLAMI - AMIs de deep learning da AWS
Perguntas frequentes sobre o suporte de DLAMI

Política de suporte da DLAMI

Aqui você pode encontrar detalhes da política de suporte para AMIs de deep learning da AWS (DLAMI).

Consulte uma lista de sistemas operacionais e frameworks de DLAMI atualmente compatíveis com a AWS na página DLAMI Support Policy. A terminologia a seguir se aplica a todas as DLAMIs mencionadas na página da política de suporte e nesta página:

  • A Versão atual especifica a versão do framework no formato x.y.z. Nesse formato, x se refere à versão principal, y se refere à versão secundária e z se refere à versão do patch. Por exemplo, para TensorFlow 2.10.1, a versão principal é 2, a versão secundária é 10 e a versão do patch é 1.

  • Fim de patch especifica por quanto tempo a AWS oferece suporte a essa versão específica do framework ou do sistema operacional.

Para ter informações detalhadas sobre DLAMIs específicas, consulte Notas de versão de AMIs de deep learning.

Perguntas frequentes sobre o suporte de DLAMI

Quais versões da estrutura recebem patches de segurança?

Se a versão do framework for anterior às Versões de framework compatíveis na Tabela da política de suporte de AMIs de deep learning da AWS, ela receberá patches de segurança.

Quais sistemas operacionais recebem patches de segurança?

Se o sistema operacional estiver listado em Versões de sistema operacional compatíveis na Tabela da política de suporte de AMIs de deep learning da AWS, ele receberá patches de segurança.

Quais imagens da AWS são publicadas quando novas versões da estrutura são lançadas?

Publicamos novas DLAMIs após o lançamento de novas versões do TensorFlow e do PyTorch. Isso inclui versões principais, versões principais e secundárias, além de versões de patches principais e secundárias de estruturas. Também atualizamos as imagens quando novas versões de drivers e bibliotecas são disponibilizadas. Para obter mais informações sobre a manutenção da imagem, consulte Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

Quais imagens recebem novos recursos do SageMaker AI/AWS?

Os novos recursos geralmente são lançados na versão mais recente das DLAMIs para PyTorch e TensorFlow. Consulte as notas de versão de uma imagem específica para obter detalhes sobre novos recursos do SageMaker AI ou da AWS. Para obter uma lista das DLAMIs disponíveis, consulte as Notas de versão da DLAMI. Para obter mais informações sobre a manutenção da imagem, consulte Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

Como a versão atual é definida na tabela de Estruturas compatíveis?

A versão atual na tabela de Política de suporte de AMIs de deep learning da AWS se refere à versão mais recente da estrutura da AWS disponibilizada no GitHub. Cada versão mais recente inclui atualizações de drivers, bibliotecas e pacotes relevantes na DLAMI. Para obter informações sobre a manutenção de imagens, consulte Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

E se eu executar uma versão que não está na tabela de suporte?

Se você estiver executando uma versão que não está na Tabela de política de suporte de AMIs de deep learning da AWS, talvez não tenha os drivers, as bibliotecas e os pacotes relevantes mais atualizados. Para conferir uma versão mais atualizada, recomendamos que você atualize para um dos frameworks ou sistemas operacionais compatíveis disponíveis usando a DLAMI mais recente de sua escolha. Para obter uma lista das DLAMIs disponíveis, consulte as Notas de versão da DLAMI.

As DLAMIs são compatíveis com versões anteriores de patch de uma versão do framework?

Não. Oferecemos suporte à versão de patch mais recente da versão principal mais recente de cada estrutura, lançada 365 dias após o lançamento inicial do GitHub, conforme declarado na Tabela de políticas de suporte de AMIs de deep learning da AWS. Para obter mais informações, consulte . E se eu executar uma versão que não está na tabela de suporte?

Como posso encontrar a imagem com patch aplicado mais recente de uma versão compatível da estrutura?

Para usar uma DLAMI com a versão de framework mais recente, use a AWS CLI ou parâmetros de SSM para recuperar o ID da DLAMI e utilize-o para iniciar a DLAMI usando o console do EC2. Para conferir exemplos de comandos da AWS CLI ou parâmetros de SSM para recuperar o ID de AMIs de deep learning da AWS, consulte a página de notas de versão de DLAMIs de framework único. A versão do framework que você escolher deve estar listada em Versões de framework compatíveis na Tabela de política de suporte de AMIs de deep learning da AWS.

Com que frequência novas imagens são lançadas?

Nossa maior prioridade é fornecer versões de patch atualizadas. Criamos rotineiramente imagens com patch aplicado na primeira oportunidade. Monitoramos as versões da estrutura com patch recém aplicado (por exemplo, TensorFlow 2.9 a TensorFlow 2.9.1) e novas versões secundárias (por exemplo, TensorFlow 2.9 até TensorFlow 2.10), disponibilizando-as na primeira oportunidade. Quando uma versão existente do TensorFlow é lançada com uma nova versão do CUDA, lançamos uma nova DLAMI para essa versão do TensorFlow com suporte para a nova versão do CUDA.

Minha instância receberá um patch enquanto a workload estiver em execução?

Não. As atualizações de patch para a DLAMI não são atualizações “locais”.

Você deve ativar uma nova instância do EC2, migrar as cargas de trabalho e scripts. Em seguida, desativar a instância anterior.

O que acontece quando uma nova versão com patch aplicado ou atualizada da estrutura está disponível?

Para receber um aviso sobre as mudanças na DLAMI, assine as notificações da DLAMI relevante. Consulte Receber notificações sobre novas atualizações.

As dependências são atualizadas sem alterar a versão da estrutura?

Atualizamos as dependências sem alterar a versão da estrutura. No entanto, se uma atualização de dependência causar uma incompatibilidade, criaremos uma imagem com uma versão diferente. Verifique as notas de versão da DLAMI para obter informações atualizadas sobre as dependências.

Quando o suporte ativo para minha versão da estrutura termina?

As imagens da DLAMI são imutáveis. Depois de criadas, elas não mudam. Há quatro motivos principais para o fim do suporte ativo de uma versão da estrutura:

nota

Devido à frequência de atualizações de patches de versão e de segurança, é recomendado verificar a página das notas de versão da DLAMI com frequência e atualizá-la quando houver alterações.

Atualizações da versão da estrutura (patch)

Se você tem uma workload da DLAMI que usa como base o TensorFlow 2.7.0 e a versão 2.7.1 é lançada no GitHub, então a AWS lança uma nova DLAMI com o TensorFlow 2.7.1. As imagens anteriores com a versão 2.7.0 não são mais mantidas ativamente depois que a nova imagem com o TensorFlow 2.7.1 é lançada. A DLAMI com o TensorFlow 2.7.0 não recebe mais patches. A página de notas de versão da DLAMI para o TensorFlow 2.7 é atualizada com as informações mais recentes. Não há uma página individual das notas de versão para cada patch secundário.

As novas DLAMIs criadas devido a atualizações de patches são designadas com um novo ID da AMI.

Patches de segurança da AWS

Se você tiver uma workload que usa como base uma imagem com o TensorFlow 2.7.0 e a AWS criar um patch de segurança, uma nova versão da DLAMI será lançada para o TensorFlow 2.7.0. A versão anterior das imagens com o TensorFlow 2.7.0 não é mais mantida ativamente. Para obter mais informações, consulte Minha instância receberá um patch enquanto a workload estiver em execução? Para ver as etapas e encontrar a DLAMI mais recente, consulte Como posso encontrar a imagem com patch aplicado mais recente de uma versão compatível da estrutura?

As novas DLAMIs criadas devido a atualizações de patches são designadas com um novo ID da AMI.

Data de fim do patch (descontinuação)

As DLAMIs atingiram a data de fim do patch 365 dias após a data de lançamento no GitHub.

Para DLAMIs de várias estruturas, quando uma das versões da estrutura é atualizada, é necessária uma nova DLAMI com a versão atualizada. A DLAMI com a versão antiga da estrutura não é mais mantida ativamente.

Importante

A exceção é quando há uma grande atualização da estrutura. Por exemplo, se o TensorFlow 1.15 for atualizado para o TensorFlow 2.0, continuaremos a oferecer suporte à versão mais recente do TensorFlow 1.15 por um período de dois anos a partir da data de lançamento no GitHub ou seis meses após a equipe de manutenção da estrutura de origem cancelar o suporte, o que ocorrer primeiro.

Fim do suporte à dependência

Se você estiver executando uma workload em uma imagem DLAMI do TensorFlow 2.7.0 com Python 3.6 e essa versão do Python estiver marcada para o fim do suporte, todas as imagens da DLAMI que usam como base o Python 3.6 não serão mais mantidas ativamente. Da mesma forma, se uma versão do sistema operacional como o Ubuntu 16.04 estiver marcada para o fim do suporte, todas as imagens da DLAMI que dependem do Ubuntu 16.04 não serão mais mantidas ativamente.

As imagens com versões de estrutura que não são mais mantidas ativamente receberão um patch?

Não. As imagens que não são mais mantidas ativamente não terão novos lançamentos.

Como usar uma versão de estrutura mais antiga?

Para usar uma DLAMI com uma versão mais antiga da estrutura, recupere o ID da DLAMI e use-a para iniciar a DLAMI usando o Console EC2. Para conferir comandos da AWS CLI para recuperar o ID de AMI, consulte a página de notas de versão de DLAMIs de framework único.

Como faço para receber atualizações sobre as mudanças de suporte nas estruturas e suas versões?

Fique por dentro das estruturas e versões da DLAMI usando a tabela de Políticas de suporte da estrutura da AMIs de deep learning da AWS e as notas de versão da DLAMI.

Preciso de uma licença comercial para usar o repositório Anaconda?

O Anaconda mudou para um modelo de licenciamento comercial com foco em determinados usuários. As DLAMIs mantidas ativamente foram migradas para a versão de código aberto disponível ao público do Conda (conda-forge) do canal Anaconda