As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Imagens de estrutura e tipos de instância compatíveis Regiões da AWS Esse atributo é compatível com as seguintes estruturas de machine learning e Regiões da AWS: **nota** Para usar esse recurso, certifique-se de ter instalado o SDK do SageMaker Python [versão 2.180.0](https://pypi.org/project/sagemaker/2.180.0/) ou posterior. ## SageMaker Imagens da estrutura de IA pré-instaladas com SageMaker o Profiler SageMaker O Profiler vem pré-instalado nos seguintes [AWS Deep Learning Containers for SageMaker AI](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only). ### PyTorch imagens | PyTorch versões | AWS URI da imagem DLC | | --- | --- | | 2.2.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.2.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | | 2.1.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | | 2.0.1 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker
{{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.1-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | | 1.13.1 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker | ### TensorFlow imagens | TensorFlow versões | AWS URI da imagem DLC | | --- | --- | | 2.13.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/tensorflow-training:2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker | | 2.12.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/tensorflow-training:2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker | | 2.11.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr. {{}}.amazonaws.com/tensorflow-training:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker | **Importante** A distribuição e a manutenção dos contêineres da estrutura nas tabelas anteriores estão sob a [Política de Suporte da Estrutura](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html) gerenciada pelo serviço AWS Deep Learning Containers. É altamente recomendável que você atualize para as [versões da estrutura atualmente compatíveis](https://aws.amazon.com/releasenotes/dlc-support-policy/), se estiver usando versões anteriores da estrutura que não são mais compatíveis. **nota** Se quiser usar o SageMaker Profiler para outras imagens de estrutura ou para suas próprias imagens do Docker, você pode instalar o SageMaker Profiler usando os arquivos binários do pacote Profiler SageMaker Python fornecidos na seção a seguir. ## SageMaker Arquivos binários do pacote Profiler Python Se você quiser configurar seu próprio contêiner Docker, use o SageMaker Profiler em outros contêineres pré-criados para PyTorch e TensorFlow, ou instale o pacote Profiler SageMaker Python localmente, use um dos seguintes arquivos binários. Dependendo das versões do Python e do CUDA em seu ambiente, escolha uma das opções apresentadas a seguir. ### PyTorch + 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 + 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) Para obter mais informações sobre como instalar o SageMaker Profiler usando os arquivos binários, consulte[(Opcional) Instale o pacote SageMaker Profiler Python](profiler-prepare.md#profiler-install-python-package). ## Suportado Regiões da AWS SageMaker O Profiler está disponível a seguir Regiões da AWS. + Leste dos EUA (Norte da Virgínia) (`us-east-1`) + Leste dos EUA (Ohio) (`us-east-2`) + Oeste dos EUA (Oregon) (`us-west-2`) + Europa (Frankfurt) (`eu-central-1`) + Europa (Irlanda) (`eu-west-1`) ## Tipos de instâncias compatíveis SageMaker O Profiler oferece suporte à criação de perfis de trabalhos de treinamento nos seguintes tipos de instância. **Perfil de CPU e GPU** + `ml.g4dn.12xlarge` + `ml.g5.24xlarge` + `ml.g5.48xlarge` + `ml.p3dn.24xlarge` + `ml.p4de.24xlarge` + `ml.p4d.24xlarge` + `ml.p5.48xlarge` **Somente criação de perfil de GPU** + `ml.g5.2xlarge` + `ml.g5.4xlarge` + `ml.g5.8xlarge` + `ml.g5.16.xlarge`