支持的框架，Amazon Web Services 区域和实例类型 - Amazon SageMaker
支持的框架Amazon Web Services 区域支持的 实例类型
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支持的框架，Amazon Web Services 区域和实例类型

在使用之前 SageMaker 数据 parallel 库，检查哪些支持的 ML 框架和实例类型以及您的中是否有足够的配额Amazon账户和Amazon Web Services 区域.

支持的框架

这些区域有： SageMaker data parallel 库支持以下深度学习框架，可在AmazonDeep Learning Containers (DLC) 或可作为二进制文件下载。

PyTorch 版本支持 SageMaker 和 SageMaker 分布式数据 parallel 库

PyTorch 版本 SageMaker 分布式数据 parallel 库版本 smdistributed-dataparallel集成映像 URI 二进制文件的 URL **
v1.11.0 smdistributed-dataparallel==v1.4.1* 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/Pytorch-训练:1.11.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04 https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.11.0/cu113/2022-04-14/smdistributed_dataparallel-1.4.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
v1.10.2 smdistributed-dataparallel==v1.4.0* 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch 训练：1.10.2-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.10.2/cu113/2022-02-18/smdistributed_dataparallel-1.4.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
v1.9.1 smdistributed-dataparallel==v1.2.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/py38-cu1-ubuntu20.04

 https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.9.0/cu111/2021-08-13/smdistributed_dataparallel-1.2.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
v1.8.1 smdistributed-dataparallel==v1.2.3 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/py36-cu1-ubuntu18.04 https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.8.1/cu111/2021-12-13/smdistributed_dataparallel-1.2.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
v1.7.1 smdistributed-dataparallel==v1.0.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/py36-cu110-ubuntu18.04

 https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.7.1/cu110/2021-01-26/smdistributed_dataparallel-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
v1.6.0 smdistributed-dataparallel==v1.0.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/Pytorch-训练:1.6.0-gpu-py36-cu110-ubuntu18.04

 https://smdataparallel.s3.amazonaws.com/binary/pytorch/1.6.0/cu110/2021-01-14/smdistributed_dataparallel-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

* 该 SageMaker 分布式数据并行度库 v1.4.0 及更高版本可作为 PyTorch 分布式。根据变更，以下sm分布的API(对于 ) PyTorch 已弃用分布式软件包。

** 二进制文件的 URL 用于安装 SageMaker 自定义容器中的分布式数据并行库。有关更多信息，请参阅 使用创建自己的 Docker 容器 SageMaker 分布式数据并行库。

支持的 TensorFlow 版本 SageMaker 和 SageMaker 分布式数据 parallel 库

TensorFlow 版本 SageMaker 分布式数据 parallel 库版本 smdistributed-dataparallel集成映像 URI
2.8.0 smdistributed-dataparallel==v1.3.0 763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow: 2.8.0-gpu-py39-cu2-ubuntu20.04
2.7.1 smdistributed-dataparallel==v1.3.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/ 张量流训练：2.7.1-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-sagemaker
2.6.2 smdistributed-dataparallel==v1.2.1

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/ 张量流训练：2.6.2-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04
2.5.1 smdistributed-dataparallel==v1.2.1

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow 推理:2.5.1-gpu-py37-cu2-ubuntu18.04
2.4.1 smdistributed-dataparallel==v1.2.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow: 2.4.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04
2.3.2 smdistributed-dataparallel==v1.0.0

763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow: 2.3.2-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04

拥抱 Face 变形金刚支持的版本 SageMaker 和 SageMaker 分布式数据 parallel 库

这些区域有：Amazon用于拥抱脸部的 Deep Learning Containers 使用 SageMaker 用于的训练容器 PyTorch 和 TensorFlow 作为他们的基本图片。查找拥抱 Face 变形金刚库版本并配对 PyTorch 和 TensorFlow 版本，请参阅最新拥抱脸容器和之前的拥抱 Face 容器版本.

Amazon Web Services 区域

这些区域有： SageMaker 数据 parallel 库在所有Amazon Web Services 区域其中AmazonSageMaker 的 Deep Learning Containers在服务中。有关更多信息，请参阅 。可用的 Deep Learning Containers 映像.

支持的 实例类型

这些区域有： SageMaker 数据 parallel 库需要以下机器学习实例类型之一。

实例类型
ml.p3.16xlarge
ml.p3dn.24xlarge
ml.p4d.24xlarge

有关实例类型的规格，请参阅加速计算部分中的Amazon EC2 实例类型. 有关实例定价的信息，请参阅亚马逊 SageMaker 定价.

如果您遇到类似于以下内容的错误消息，请按照请求提升服务配额 SageMaker 资源.

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.