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支持策略

Amazon Dee@@ p Learning Containers (DLCs) 简化了深度学习工作负载的图像配置，并使用最新的框架、硬件、驱动程序、库和操作系统进行了优化。本页详细介绍了的框架支持政策DLCs。

支持的框架

参考以下 Dee Amazon p Learning Containers Framework 支持策略表，查看哪些框架和版本受到积极支持。

请参阅补丁结束，以查看对于由原始框架维护团队主动支持的当前版本， Amazon 可以支持多长时间。框架和版本以单框架DLCs形式提供。

常见问题

哪些框架版本会获得安全补丁？

如果框架版本在 Dee Amazon p Learning Containers Framework 支持策略表中标有 “支持”，则它将获得安全补丁。

Amazon 发布新框架版本时会发布哪些镜像？

我们会在 TensorFlow 和 PyTorch的新版本发布后DLCs不久发布新版本。这包括框架的主要版本、主要的次要版本和 major-minor-patch版本。当新版本的驱动程序和库可用时，我们也会更新映像。有关映像维护的更多信息，请参阅 对我的框架版本的主动支持何时结束？。

哪些图像获得了新的 SageMaker AI/Amazon 功能？

新功能通常在最新版本的 for DLCs PyTorch 和中发布 TensorFlow。有关新 SageMaker AI 或 Amazon 功能的详细信息，请参阅特定图像的发行说明。有关可用容器的列表DLCs，请参阅 Dee Amazon p Learning Containers 的发行说明。有关映像维护的更多信息，请参阅 对我的框架版本的主动支持何时结束？。

“支持的框架”表中是如何定义当前版本的？

Dee Amazon p Learning Containers Framework Support Policy 表中的当前版本是 Amazon 指在上发布的最新框架版本 GitHub。每个最新版本都包括中驱动程序、库和相关软件包的更新DLC。有关映像维护的信息，请参阅 对我的框架版本的主动支持何时结束？

如果我运行的版本不在“支持的框架”表中，该怎么办？

如果您运行的版本不在 Dee Amazon p Learning Containers Framework 支持策略表中，则可能没有最新的驱动程序、库和相关包。要获得更多 up-to-date版本，我们建议您使用自己选择的最新DLC版本升级到支持的框架之一。有关可用容器的列表DLCs，请参阅 Dee Amazon p Learning Containers 的发行说明。

是否DLCs支持以前版本的 TensorFlow？

不是。 我们支持每个框架最新主要版本的最新补丁版本，如Amazon 深度学习容器框架支持政策表中所述，自首次 GitHub 发布之日起 365 天内发布。有关更多信息，请参阅 如果我运行的版本不在“支持的框架”表中，该怎么办？

如何找到支持的框架版本的最新补丁映像？

要将DLC与最新的框架版本一起使用，请浏览DLC GitHub发布标签以找到您选择URI的示例映像，然后使用它来提取最新的可用的 Docker 映像。您选择的框架版本必须在 Dee Amazon p Learn in g Containers 框架支持策略表中标记为支持。

多长时间发布一次新映像？

提供更新的补丁版本是我们的首要任务。我们通常会尽早创建安装了补丁的映像。我们会监控新修补的框架版本（例如 TensorFlow 2.9 到 TensorFlow 2.9.1）和新的次要发行版本（例如 TensorFlow 2.9 到 TensorFlow 2.10），并尽早提供它们。当发布带有新版本的 TensorFlow 现有版本时CUDA，我们会DLC针对该版本发布支持新CUDA版本的新版本。 TensorFlow

运行工作负载时，能在我的实例上以替代方式安装补丁吗？

不是。 的补丁更新不DLC是 “就地” 更新。

您必须删除实例上的现有镜像，并在不终止实例的情况下提取最新的容器镜像。

如果有新的补丁或更新的框架版本可用，会发生什么呢？

请定期查看发布说明页面以获取您的映像。我们鼓励您在新的补丁或更新的框架可用时将框架升级。有关可用容器的列表DLCs，请参阅 Dee Amazon p Learning Containers 的发行说明。

是否可在不更改框架版本的情况下更新依赖项？

我们在不更改框架版本的情况下更新依赖项。但是，如果依赖项更新导致不兼容，我们就会创建不同版本的映像。请务必查看 Dee Amazon p Learning Containers 的发行说明，了解更新的依赖项信息。

对我的框架版本的主动支持何时结束？

DLC图像是不可变的。一旦创建，就不会改变。结束对框架版本的主动支持涉及四个主要原因：

框架版本（补丁）升级

如果您的DLC工作负载基于 TensorFlow 2.7.0 并在版本上 TensorFlow发布 2.7.1 GitHub，则 Amazon 会发布 2.7.1 版本的新DLC工作负载。 TensorFlow 2.7. TensorFlow 1 版本的新图像发布后，之前版本为 2.7.0 的图像将更长时间保持活跃。版本DLC为 TensorFlow 2.7.0 的版本不会收到更多补丁。然后， TensorFlow 2.7 的DLC发行说明页面将使用最新信息进行更新。没有为每个次要补丁提供单独的发布说明页面。

由于补丁升级而DLCs创建的新版本标有更新的发行标签。如果更改不向后兼容，则标签将更改主要版本而不是次要版本（例如，v1.0 将更改为 v2.0 而不是 v 1.2）。

Amazon 安全补丁

如果您的工作负载基于 TensorFlow 2.7.0 版本的映像并 Amazon 制作了安全补丁，则将发布适用于 TensorFlow 2.7.0 的新版本。DLC TensorFlow 2.7.0 版图像的先前版本已不再活跃维护。有关更多信息，请参阅运行工作负载时，能在我的实例上以替代方式安装补丁吗？有关查找最新版本的步骤DLC，请参阅 如何找到支持的框架版本的最新补丁映像？

由于补丁升级而DLCs创建的新版本标有更新的发行标签。如果更改不向后兼容，则标签将更改主要版本而不是次要版本（例如，v1.0 将更改为 v2.0 而不是 v 1.2）。

补丁结束日期（已过期）

DLCs在 GitHub 发布日期 365 天后，他们的补丁结束日期。

依赖关系 end-of-support

如果您正在使用 Python 3.6 在 TensorFlow 2.7.0 DLC 映像上运行工作负载，并且该版本的 Python 已标记为 end-of-support，则所有基于 Python 3.6 的DLC图像都将不再被主动维护。同样，如果标记了像 Ubuntu 16.04 这样的操作系统版本 end-of-support，则所有依赖于 Ubuntu 16.04 的DLC映像都将不再被主动维护。

对于框架版本不再主动维护的映像，会为其安装补丁吗？

不会。不再主动维护的图像就不会有新版本。

如何使用旧框架版本？

要在较旧DLC的框架版本中使用，请浏览DLC GitHub发布标签以找到您选择URI的映像，然后使用它来提取 docker 镜像。

如何保持框架及其版本 up-to-date的支持变更？

使用DLC发行说明和可用的 Deep Learning Containers 镜像页面，继续关注 up-to-dateDLC框架和版本。

是否需要商业许可证才能使用 Anaconda 存储库？

Anaconda 转向了针对某些用户的商业许可模式。积极维护DLCs已从Anaconda频道迁移到公开可用的开源版本的Conda（conda-forge）。