本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。
支持的框架映像、Amazon Web Services 区域 和实例类型
此功能支持以下机器学习框架和 Amazon Web Services 区域。
注意
要使用此功能,请确保已安装 SageMaker Python SDK 版本 2.180.0
预安装了 SageMaker 探查器的 SageMaker AI 框架映像
SageMaker 探查器预安装在以下 Amazon Deep Learning Containers for SageMaker AI
PyTorch 映像
| PyTorch 版本 | Amazon DLC 映像 URI |
|---|---|
| 2.2.0 |
|
| 2.1.0 |
|
| 2.0.1 |
|
| 1.13.1 |
|
TensorFlow 映像
| TensorFlow 版本 | Amazon DLC 映像 URI |
|---|---|
| 2.13.0 |
|
| 2.12.0 |
|
| 2.11.0 |
|
注意
如果您想在其他框架映像或您自己的 Docker 映像中使用 SageMaker Profiler,您可以使用下一节提供的 SageMaker Profiler Python 软件包二进制文件安装 SageMaker Profiler。
SageMaker Profiler Python 软件包二进制文件
如果您想配置自己的 Docker 容器,在其他预构建的 PyTorch 和 TensorFlow 容器中使用 SageMaker Profiler,或在本地安装 SageMaker Profiler Python 软件包,请使用以下二进制文件之一。根据您所处环境中的 Python 和 CUDA 版本,选择以下选项之一。
PyTorch
-
Python3.8,CUDA 11.3:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu113/smprof-0.3.334-cp38-cp38-linux_x86_64.whl -
Python3.9,CUDA 11.7:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu117/smprof-0.3.334-cp39-cp39-linux_x86_64.whl -
Python3.10,CUDA 11.8:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu118/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl -
Python3.10,CUDA 12.1:
https://smppy.s3.amazonaws.com/pytorch/cu121/smprof-0.3.334-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
TensorFlow
有关如何使用二进制文件安装 SageMaker Profiler 的更多信息,请参阅 (可选)安装 SageMaker Profiler Python 软件包。
支持 Amazon Web Services 区域
SageMaker 探查器在以下 Amazon Web Services 区域提供。
-
美国东部(弗吉尼亚州北部)(
us-east-1) -
美国东部(俄亥俄州)(
us-east-2) -
美国西部(俄勒冈州)(
us-west-2) -
欧洲地区(法兰克福)(
eu-central-1) -
欧洲地区(爱尔兰)(
eu-west-1)
支持的实例类型
SageMaker Profiler 支持对以下实例类型的训练作业进行性能分析。
CPU 和 GPU 性能分析
-
ml.g4dn.12xlarge -
ml.g5.24xlarge -
ml.g5.48xlarge -
ml.p3dn.24xlarge -
ml.p4de.24xlarge -
ml.p4d.24xlarge -
ml.p5.48xlarge
仅限 GPU 性能分析
-
ml.g5.2xlarge -
ml.g5.4xlarge -
ml.g5.8xlarge -
ml.g5.16.xlarge