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Frameworks compatíveis e Regiões da AWS

Antes de usar a biblioteca de paralelismo de modelos do SageMaker, verifique quais são as frameworks de ML e os tipos de instância compatíveis e se há cotas suficientes na sua conta da AWS e Região da AWS.

Estruturas compatíveis

A biblioteca de paralelismo de modelos do SageMaker suporta as seguintes frameworks de aprendizado profundo e está disponível em contêineres de aprendizado profundo (DLC) da AWS ou pode ser baixada como um arquivo binário.

Versões do PyTorch compatíveis com o SageMaker AI e a biblioteca de paralelismo de modelos do SageMaker AI

** Os URLs dos arquivos binários servem para instalar a biblioteca de paralelismo do modelo SageMaker em contêineres personalizados. Para ter mais informações, consulte Crie seu próprio contêiner Docker com a biblioteca paralela de modelos distribuídos do SageMaker.

Versões do TensorFlow compatíveis com o SageMaker AI e a biblioteca de paralelismo de modelos do SageMaker AI

Versões do Hugging Face Transformers compatíveis com o SageMaker AI e a biblioteca de paralelismo de dados distribuídos do SageMaker AI

Os contêineres de aprendizado profundo da AWS para Hugging Face usam os contêineres de treinamento do SageMaker para PyTorch e TensorFlow como imagens base. Para pesquisar as versões da biblioteca Hugging Face Transformers e as versões pareadas do PyTorch e do TensorFlow, consulte as versões mais recentes dos contêineres do Hugging Face e as versões anteriores do Hugging Face Container.

Regiões da AWS

A biblioteca em paralelo de dados do SageMaker está disponível em todos os Regiões da AWS onde os contêineres de aprendizado profundo AWS do SageMaker estão em serviço. Para obter mais informações, consulte as Imagens disponíveis de contêineres de aprendizado profundo.

Tipos de instâncias compatíveis

A biblioteca de paralelismo de modelos do SageMaker exige um dos seguintes tipos de instância de ML.

Para especificações dos tipos de instância, consulte a seção Computação acelerada na página Tipos de instância do Amazon EC2. Para ter informações sobre preços de instâncias, consulte Preço do Amazon SageMaker AI.

Se você encontrou uma mensagem de erro semelhante à apresentada abaixo, siga as instruções em Request a service quota increase for SageMaker AI resources.

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.