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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Amazon SageMaker AI 分析功能的发布说明

请参阅以下发布说明，了解有关 Amazon SageMaker AI 分析功能的最新更新。

2024 年 3 月 21 日

通用更新

SageMaker Profiler 新增了对 PyTorch v2.2.0、v2.1.0 和 v2.0.1 的支持。

Amazon 深度学习容器预装 SageMaker Profiler 的深度学习容器

SageMaker Profiler 打包在以下 Amazon 深度学习容器中。

2023 年 12 月 14 日

通用更新

SageMaker Profiler 新增了对 TensorFlow v2.13.0 的支持。

重大更改

本次发布涉及一项重大更改。SageMaker Profiler Python 软件包名称已从 smppy 更改为 smprof。如果您在开始使用下一节列出的最新 SageMaker AI Framework Containers for TensorFlow 时一直在使用上一版本的软件包，请确保在训练脚本的导入语句中将软件包名称从 smppy 更新为 smprof。

Amazon 深度学习容器预装 SageMaker Profiler 的深度学习容器

SageMaker Profiler 打包在以下 Amazon 深度学习容器中。

如果您使用之前版本的框架容器，如 TensorFlow v2.11.0，SageMaker Profiler Python 软件包仍可作为 smppy 使用。如果您不确定应该使用哪个版本或软件包名称，请使用以下代码段替换 SageMaker Profiler 软件包的导入语句。

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

发布的 Amazon SageMaker 探查器是 SageMaker AI 的一项分析和可视化功能，可用于深入探究在训练深度学习模型时预调配的计算资源，并深入了解操作级别的细节。SageMaker 探查器提供了 Python 模块 (smppy)，用于在 PyTorch 或 TensorFlow 训练脚本中添加注释以及激活 SageMaker 探查器。您可以通过 SageMaker AI Python SDK 和 Amazon 深度学习容器访问这些模块。对于使用 SageMaker 探查器 Python 模块运行的任何作业，您可以在提供摘要控制面板和详细时间表的 SageMaker 探查器用户界面应用程序中，加载配置文件数据。要了解更多信息，请参阅Amazon SageMaker 探查器。

此版本的 SageMaker Profiler Python 软件包集成到了以下用于 PyTorch 和 TensorFlow 的 SageMaker AI Framework Containers 中。