Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Versionshinweise für die Profiling-Funktionen von Amazon AI SageMaker
<a name="profiler-release-notes"></a>

In den folgenden Versionshinweisen finden Sie die neuesten Updates für die Profiling-Funktionen von 

**Anmerkung**  
Hinweis zum Ende des Supports: Am 30. Juni 2027 AWS wird der Support für Amazon SageMaker Profiler eingestellt. Nach dem 30. Juni 2027 können Sie nicht mehr auf die Profiler-Konsole oder die Profiler-Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderung der Profiler-Verfügbarkeit](profiler-availability-change.md).

 Amazon KI. SageMaker 

## 21. März 2024
<a name="profiler-release-notes-20240321"></a>

**Aktualisierungen der Währungen**

[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) hat Unterstützung für PyTorch v2.2.0, v2.1.0 und v2.0.1 hinzugefügt.

**AWS SageMaker Deep-Learning-Container sind mit Profiler vorinstalliert **

[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) ist in den folgenden [AWS Deep-Learning-Containern verpackt. ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)
+ SageMaker AI Framework-Container für v2.2.0 PyTorch 
+ SageMaker AI Framework-Container für Version 2.1.0 PyTorch 
+ SageMaker AI Framework-Container für Version 2.0.1 PyTorch 

## 14. Dezember 2023
<a name="profiler-release-notes-20231214"></a>

**Aktualisierungen der Währungen**

[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) hat Unterstützung für v2.13.0 hinzugefügt. TensorFlow 

**Bahnbrechende Änderungen **

Diese Version beinhaltet eine bahnbrechende Änderung. Der SageMaker Profiler-Python-Paketname wurde von `smppy` in `smprof` geändert. Wenn Sie die vorherige Version des Pakets verwendet haben, während Sie begonnen haben, die neuesten [ SageMaker AI Framework-Container ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) zu verwenden, die im folgenden Abschnitt TensorFlow aufgeführt sind, stellen Sie sicher, dass Sie in der Import-Anweisung `smprof` in Ihrem Trainingsskript den Paketnamen von `smppy` bis aktualisieren.

**AWS In Deep Learning-Containern ist Profiler SageMaker vorinstalliert **

[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) ist in den folgenden [AWS Deep-Learning-Containern verpackt. ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)
+ SageMaker AI Framework-Container für v2.13.0 TensorFlow 
+ SageMaker AI Framework-Container für Version 2.12.0 TensorFlow 

Wenn Sie die vorherigen Versionen der [ Framework-Container ](profiler-support.md#profiler-support-frameworks) wie TensorFlow v2.11.0 verwenden, ist das SageMaker Profiler-Python-Paket weiterhin verfügbar als. `smppy` Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Version oder welchen Paketnamen Sie verwenden sollten, ersetzen Sie die Import-Anweisung des SageMaker Profiler-Pakets durch den folgenden Codeausschnitt.

```
try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof
```

## 24. August 2023
<a name="profiler-release-notes-20230824"></a>

**Neue Features**

Amazon SageMaker Profiler veröffentlicht, eine Profilierungs- und Visualisierungsfunktion von SageMaker KI, mit der Sie beim Training von Deep-Learning-Modellen tief in die bereitgestellten Rechenressourcen eintauchen und Einblicke in Details auf Betriebsebene gewinnen können. SageMaker Profiler bietet Python-Module (`smppy`) zum Hinzufügen von Anmerkungen in unsere Trainingsskripte und zum Aktivieren des PyTorch Profilers. TensorFlow SageMaker Sie können über das SageMaker AI Python SDK und die AWS Deep Learning Container auf die Module zugreifen. Für alle Jobs, die mit den SageMaker Profiler-Python-Modulen ausgeführt werden, können Sie die Profildaten in die SageMaker Profiler-UI-Anwendung laden, die ein Übersichts-Dashboard und eine detaillierte Zeitleiste bereitstellt. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter [SageMaker Amazon-Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md).

Diese Version des SageMaker Profiler-Python-Pakets ist in die folgenden [ SageMaker AI Framework-Container ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) für und integriert. PyTorch TensorFlow
+ PyTorch v2.0.0
+ PyTorch v1.13.1
+ TensorFlow v2.12.0
+ TensorFlow v2.11.0