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# Estruturas suportadas e Regiões da AWS
<a name="distributed-model-parallel-support"></a>

Antes de usar a biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos, 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 de lançamento mais recentes da biblioteca, consulte as [Notas de versão do SageMaker Model Parallel](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.199.0/api/training/smd_model_parallel_release_notes/smd_model_parallel_change_log.html) na documentação do *SDK para SageMaker Python*.

## Estruturas compatíveis
<a name="distributed-model-parallel-supported-frameworks"></a>

A biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos oferece suporte às seguintes estruturas de aprendizado profundo e está disponível em AWS Deep Learning Containers (DLC) ou pode ser baixada como um arquivo binário.

PyTorch versões suportadas pela SageMaker IA e pela biblioteca de SageMaker paralelismo de modelos


| PyTorch versão | SageMaker versão da biblioteca de paralelismo do modelo | URI da imagem DLC integrado `smdistributed-modelparallel` | URL do arquivo binário\$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/artefatos de construção/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/artefatos de construção/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/artefatos de construção/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/artefatos de construção/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/artefatos de construção/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`  | - | 

**nota**  
A biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos v1.6.0 e versões posteriores fornece recursos estendidos para o. PyTorch Para obter mais informações, consulte [Principais características da biblioteca de SageMaker paralelismo de modelos](model-parallel-core-features.md).

\$1\$1 Os URLs arquivos binários são para instalar a biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos em contêineres personalizados. Para obter mais informações, consulte [Crie seu próprio contêiner Docker com a biblioteca paralela de modelos SageMaker distribuídos](model-parallel-sm-sdk.md#model-parallel-bring-your-own-container).

TensorFlow versões suportadas pela SageMaker IA e pela biblioteca de SageMaker paralelismo de modelos


| TensorFlow versão | SageMaker versão da biblioteca de paralelismo do modelo | URI da imagem DLC integrado `smdistributed-modelparallel` | 
| --- | --- | --- | 
| 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  | 

**Versões do Hugging Face Transformers suportadas pela SageMaker IA e pela biblioteca paralela de dados distribuídos SageMaker**

Os AWS Deep Learning Containers for Hugging Face usam os SageMaker Training Containers para PyTorch e TensorFlow como suas imagens base. [Para consultar as versões e as versões emparelhadas da biblioteca Hugging Face Transformers, consulte as versões mais recentes do Hugging Face Containers PyTorch e TensorFlow as versões anteriores do [Hugging Face Container](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#huggingface-training-containers).](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#prior-hugging-face-container-versions)

## Regiões da AWS
<a name="distributed-model-parallel-availablity-zone"></a>

A biblioteca paralela de SageMaker dados está disponível em todos os locais em Regiões da AWS que os [AWS Deep Learning Containers SageMaker](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) estão em serviço. Para obter mais informações, consulte as [Imagens disponíveis de contêineres de aprendizado profundo](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#available-deep-learning-containers-images).

## Tipos de instâncias compatíveis
<a name="distributed-model-parallel-supported-instance-types"></a>

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


| Tipo de instância | 
| --- | 
| ml.g4dn.12xlarge | 
| ml.p3.16xlarge | 
| ml.p3dn.24xlarge  | 
| ml.p4d.24xlarge | 
| ml.p4de.24xlarge | 

Para especificações dos tipos de instância, 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 você encontrou uma mensagem de erro semelhante à seguinte, siga as instruções em [Solicitar um aumento da cota de serviço para recursos de SageMaker IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/regions-quotas.html#service-limit-increase-request-procedure).

```
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.
```