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# Estruturas suportadas e Regiões da AWS
Antes de usar a biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos v2 (SMP v2), verifique as estruturas e os tipos de instância compatíveis e determine se há cotas suficientes em sua conta e. AWS Região da AWS
**nota**
Para verificar as atualizações e notas da versão mais recentes da biblioteca, consulte [Notas de lançamento da biblioteca de SageMaker paralelismo de modelos](model-parallel-release-notes.md).
## Frameworks compatíveis
O SMP v2 é compatível com as seguintes estruturas de aprendizado profundo e está disponível por meio de contêineres do Docker do SMP e de um canal SMP Conda: Quando você usa as classes do estimador de estrutura no SDK do SageMaker Python e especifica a configuração de distribuição para usar o SMP v2, o SageMaker AI seleciona automaticamente os contêineres do SMP Docker. Para usar o SMP v2, recomendamos que você sempre mantenha o SDK do SageMaker Python atualizado em seu ambiente de desenvolvimento.
**PyTorch versões que a biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos suporta**
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/distributed-model-parallel-support-v2.html)
**Canal SMP Conda**
O bucket do Amazon S3 a seguir é um canal público Conda hospedado pela equipe de serviço da SMP. Se você quiser instalar a biblioteca SMP v2 em um ambiente como SageMaker HyperPod clusters, use esse canal Conda para instalar adequadamente a biblioteca SMP.
```
https://sagemaker-distributed-model-parallel.s3.us-west-2.amazonaws.com/smp-v2/
```
Para obter mais informações sobre os canais Conda em geral, consulte [Canais](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/concepts/channels.html), na *documentação Conda*.
**nota**
*Para encontrar versões anteriores da biblioteca SMP v1.x e pré-empacotadas DLCs, consulte [Estruturas compatíveis](distributed-model-parallel-support.md#distributed-model-parallel-supported-frameworks) a documentação do SMP v1.*
### Usar o SMP v2 com bibliotecas de código aberto
A biblioteca SMP v2 funciona com outras PyTorch bibliotecas de código aberto, como PyTorch Lightning, Hugging Face Transformers e Hugging Face Accelerate, porque o SMP v2 é compatível com o FSDP. PyTorch APIs Se tiver mais perguntas sobre como usar a biblioteca de SMP com outras bibliotecas de terceiros, entre em contato com a equipe de serviço do SMP em `sm-model-parallel-feedback@amazon.com`.
## Regiões da AWS
O SMP v2 está disponível a seguir. Regiões da AWS Se você quiser usar a imagem SMP Docker URIs ou o canal SMP Conda, verifique a lista a seguir, escolha a que Região da AWS corresponde à sua e atualize o URI da imagem ou o URL do canal adequadamente.
+ ap-northeast-1
+ ap-northeast-2
+ ap-northeast-3
+ ap-south-1
+ ap-southeast-1
+ ap-southeast-2
+ ca-central-1
+ eu-central-1
+ eu-north-1
+ eu-west-1
+ eu-west-2
+ eu-west-3
+ sa-east-1
+ us-east-1
+ us-east-2
+ us-west-1
+ us-west-2
## Tipos de instâncias compatíveis
O SMP v2 exige um dos seguintes tipos de instância de ML:
| Tipo de instância |
| --- |
| ml.p4d.24xlarge |
| ml.p4de.24xlarge |
| ml.p5.48xlarge |
| ml.p5e.48xlarge |
**dica**
A partir do SMP v2.2.0, o suporte para PyTorch v2.2.0 e versões posteriores está disponível. [Treinamento misto de precisão com FP8 instâncias P5 usando o Transformer Engine](model-parallel-core-features-v2-mixed-precision.md#model-parallel-core-features-v2-mixed-precision-fp8-training-on-p5)
Para obter especificações dos tipos de instância de aprendizado de SageMaker máquina em geral, consulte a seção **Computação acelerada** na página Tipos de instância do [Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/). Para obter informações sobre preços de instâncias, consulte [Amazon SageMaker AI Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).
Se aparecer uma mensagem de erro semelhante à seguinte, siga as instruções em [Solicitar um aumento de cota](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html), no *Guia do usuário do Service Quotas da AWS *:
```
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.
```