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Amazon SageMaker AI 分析功能的版本備註

查看以下版本備註，以追蹤 Amazon SageMaker AI 分析功能的最新更新。

2024 年 3 月 21 日

貨幣更新

SageMaker Profiler 已新增對 PyTorch v2.2.0、v2.1.0 和 v2.0.1 的支援。

隨同 SageMaker Profiler 預先安裝的 AWS 深度學習容器

SageMaker Profiler 封裝在下列 AWS 深度學習容器中。

2023 年 12 月 14 日

貨幣更新

SageMaker Profiler 已新增對 TensorFlow v2.13.0 的支援。

突破性變更

此版本有突破性變更。SageMaker Profiler Python 套件名稱已從 smppy 變更為 smprof。如果您在開始使用下一節中所列適用於 TensorFlow 的最新 SageMaker AI 架構容器時一直使用舊版套件，請務必在訓練指令碼的匯入陳述式中將套件名稱從 smppy 更新為 smprof。

隨同 SageMaker Profiler 預先安裝的 AWS 深度學習容器

SageMaker Profiler 封裝在下列 AWS 深度學習容器中。

如果您使用舊版的架構容器，例如 TensorFlow v2.11.0，SageMaker Profiler Python 套件仍可做為 smppy 使用。如果您不確定應使用哪個版本或套件名稱，請使用下列程式碼片段取代 SageMaker Profiler 套件的匯入陳述式。

try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof

2023 年 8 月 24 日

新功能

發佈的 Amazon SageMaker Profiler 是 SageMaker AI 的一項分析和視覺化功能，可在訓練深度學習模型的同時深入剖析佈建的運算資源，並取得操作層級詳細資訊的可見性。SageMaker Profiler 提供 Python 模組 (smppy)，可在整個 PyTorch 或 TensorFlow 訓練指令碼中新增註釋，並啟用 SageMaker Profiler。您可以透過 SageMaker AI Python SDK 和 AWS 深度學習容器存取這些模組。對於任何使用 SageMaker Profiler Python 模組執行的任務，您可以在提供摘要儀表板和詳細時間軸的 SageMaker Profiler 使用者介面應用程式中載入設定檔資料。如需詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker Profiler。

此版本的 SageMaker Profiler Python 套件已整合至下列適用於 PyTorch 和 TensorFlow 的 SageMaker AI 架構容器。