Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

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框架支持策略

Amazon Deep Learning AMI (DLAMI) 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。本页详细介绍了适用于 DLAMI 的框架支持策略。有关可用 DLAMI 的列表，请参阅 DLAMI 发布说明。

支持的框架

参考以下 Amazon Deep Learning AMI 框架支持策略表，以查看哪些框架和版本受到主动支持。

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。框架和版本可在单框架 DLAMI 或多框架 DLAMI 中使用。

有关特定映像的更多详细信息，请参阅发布说明：

常见问题

哪些框架版本会获得安全补丁？

如果框架版本在 Amazon Deep Learning AMI 框架支持策略表中标记为已支持，它就会获得安全补丁。

发布新框架版本时，Amazon 会发布哪些映像？

我们会在 TensorFlow 和的新版本发布后不久就会发布新 PyTorch的 DLAMI。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？。

哪些图片有新增 SageMaker/Amazon功能？

新功能通常在最新版本的 dLaMis 中发布，适用于 PyTorch 和中。 TensorFlow有关新增 SageMaker 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 DLAMI 的列表，请参阅 DLAMI 发布说明。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？

Frame Amazon work S Amazon Deep Learning AMIupport Policy 表中的当前版本是指在上提供的最新框架版本 GitHub。每个最新版本都包括对 DLAMI 中驱动程序、库和相关软件包的更新。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 Amazon Deep Learning AMI 框架支持策略表中，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，我们建议您使用您选择的最新 DLAMI 升级到可用的支持框架之一。有关可用 DLAMI 的列表，请参阅 DLAMI 发布说明。

DLAMis 是否支持以前的版本？ TensorFlow

不是。 如Framework Support P olicy表所述，我们支持每个框架最新主要版本的最新补丁版本，自其首次 GitHub 发布起365天后Amazon Deep Learning AMI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？

要使用具有最新框架版本的 DLAMI，请检索 DLAMI ID，然后使用 EC2 控制台来用该 ID 启动 DLAMI。有关检索 Amazon Deep Learning AMI ID 的示例 Amazon CLI 命令，请参阅 Amazon Deep Learning AMI 目录中的深度学习框架部分。AmazonCLI AMI ID 查询也包含在单框架 DLAMI 发布说明中。您选择的框架版本必须在 Amazon Deep Learning AMI 框架支持策略表中标记为已支持。

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。当现有版本与新版本 TensorFlow 的 CUDA 一起发布时，我们会为该版本发布支持新 CUDA 版本 TensorFlow 的新 DLAMI。

运行工作负载时，能在我的实例上以替代方式安装补丁吗？

不能。DLAMI 的补丁更新不是“替代”更新。

您必须打开新的 EC2 实例，迁移您的工作负载和脚本，然后关闭之前的实例。

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 DLAMI 的列表，请参阅 DLAMI 发布说明。

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 DLAMI 发布说明，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？

DLAMI 映像是不可变的。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

如果你有一个基于 2.7.0 的 DLAMI 工作负载 TensorFlow并在版本为 2.7.1 之后发布，那么 TensorFlow Amazon就要发布一个 2.7.1 GitHub 版本的新 DLAMI。 TensorFlow 2.7.1 版本的新镜像发布后，将不再主动维护之前版本为 TensorFlow 2.7.0 的图像。2.7.0 版本的 DLAMI TensorFlow 没有收到更多补丁。然后，2.7版的DLAMI发行说明页面将更新 TensorFlow 为最新信息。没有为每个次要补丁提供单独的发布说明页面。

由于补丁升级而创建的新 DLAMI 将使用新的 AMI ID 进行指定。

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，则会为 2.7.0 发布新版本的 DLAMI。 TensorFlow TensorFlow 2.7.0 版本的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 DLAMI 的步骤，请参阅 如何找到支持的框架版本的最新补丁映像？

由于补丁升级而创建的新 DLAMI 将使用新的 AMI ID 进行指定。

补丁结束日期（已过期）

DLAMis 在 GitHub 发布日期 365 天后就到了补丁的终止日期。

对于多框架 DLAMI，当其中一个框架版本更新时，需要具有更新版本的新 DLAMI。不再主动维护使用旧框架版本的 DLAMI。

依赖关系 end-of-support

如果你正在使用 Python 3.6 在 TensorFlow 2.7.0 的 DLAMI 映像上运行工作负载，并且该版本的 Python 已标记为 end-of-support，那么所有基于 Python 3.6 的 DLAMI 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DLAMI镜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？

要将 DLAMI 与旧框架版本结合使用，请检索 DLAMI ID，然后使用 EC2 控制台来用该 ID 启动 DLAMI。有关检索 AMI ID 的 Amazon CLI 命令，请参阅 Amazon 深度学习 AMI 目录中的深度学习框架部分。AmazonCLI AMI ID 查询也包含在单框架 DLAMI 发布说明中。

如何保持框架及其版本 up-to-date 的支持变更？

up-to-date 使用 DLAMI 发行说明中的 Framework Su pport Policy 表，继续使用 D LAMI Amazon Deep Learning AMI 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。主动维护的 DLAMI 已从 Anaconda 通道迁移到公开可用的开源 Conda 版本 (conda-forge)。