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Política de soporte de SageMaker imágenes prediseñadas
El Programa Common Vulnerability and Exposures (CVE) y la National
Todas las imágenes de contenedores compatibles se actualizan de forma rutinaria para abordar los CVE críticos. Para situaciones de alta gravedad, recomendamos a los clientes que creen y alojen una versión parcheada del contenedor en su propio Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Si está ejecutando una versión de imagen de contenedor que ya no es compatible, es posible que no tenga los controladores, las bibliotecas y los paquetes relevantes más actualizados. Para obtener una up-to-date versión posterior, le recomendamos que actualice a uno de los marcos compatibles disponibles utilizando la imagen más reciente de su elección.
Temas
AWS Política de soporte de Deep Learning Containers (DLC)
AWS Deep Learning Containers son un conjunto de imágenes de Docker para entrenar y servir modelos de aprendizaje profundo. Para ver las imágenes disponibles, consulte Imágenes de Deep Learning Containers disponibles
Los DLC llegan a su fecha de finalización del parche 365 días después de su fecha GitHub de lanzamiento. Las actualizaciones de parches para los DLC no son actualizaciones «in situ». Debe eliminar la imagen existente en la instancia y extraer la imagen del contenedor más reciente sin cerrar la instancia. Para obtener más información, consulte la Política de soporte de Framework en la Guía para desarrolladores de AWS Deep Learning Containers.
Consulte la tabla de políticas de soporte de AWS
Deep Learning Containers Frameworkhuggingface-pytorch-inference
y. stabilityai-pytorch-inference
nota
Si un DLC usa el SDK de HuggingFace Transformers
SageMaker Política de soporte de ML Framework Container
Los contenedores SageMaker ML Framework son un conjunto de imágenes de Docker para entrenar y gestionar cargas de trabajo de aprendizaje automático con entornos optimizados para marcos comunes, como XGBoost y Scikit Learn. Para ver los contenedores de SageMaker ML Framework disponibles, consulte las rutas de registro de Docker y el código de ejemplo. Navegue hasta la AWS región que desee y busque imágenes con la etiqueta (algoritmo). SageMaker Los contenedores ML Framework también cumplen con la política de soporte del marco AWS Deep Learning Containers.
Para recuperar la última versión de imagen de XGBoost 1.7-1 en modo marco, utilice los siguientes comandos del SDK: SageMaker Python
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='1.7-1')
Marcos | Versión actual | GitHub GA | Fin del parche |
---|---|---|---|
XGBoost |
1.7-1 |
03/06/2023 |
03/06/2025 |
XGBoost |
1,5-1 |
21/02/2022 |
21/02/2023 |
XGBoost |
1.3-1 |
21/05/2021 |
21/05/2022 |
XGBoost |
1,2-2 |
20/09/2020 | 20/09/2021 |
XGBoost |
1.2-1 |
19/07/2020 | 19/07/2021 |
XGBoost |
1,0-1 |
> 4 años |
No compatible |
Scikit-Learn |
1.2-1 |
03/06/2023 |
03/06/2025 |
Scikit-Learn |
1.0-1 |
04/07/2022 |
04/07/2023 |
Scikit-Learn |
0,23-1 |
6/3/2023 |
06/02/2021 |
Scikit-Learn |
0,20-1 |
> 4 años |
No compatible |
SageMaker Política de soporte de contenedores de algoritmos integrada
Los contenedores de algoritmos SageMaker integrados son un conjunto de imágenes de Docker para entrenar y servir los algoritmos SageMaker de aprendizaje automático integrados. Para ver los contenedores de algoritmos SageMaker integrados disponibles, consulte las rutas de registro de Docker y el código de ejemplo. Navegue hasta la AWS región que desee y busque imágenes con la etiqueta (algoritmo).
Las actualizaciones de parches para las imágenes de contenedores integradas son actualizaciones «in situ». Para mantener up-to-date los parches de seguridad más recientes, te recomendamos que consultes la última versión de la imagen del algoritmo integrado utilizando la etiqueta de latest
imagen.
Contenedor de imágenes | Fin del parche |
---|---|
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
Hasta que se anuncie la obsolescencia de la imagen |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
Política de soporte de LLM Hosting Container
Los contenedores de alojamiento de LLM
importante
Hacemos una excepción cuando hay una actualización importante de la versión. Por ejemplo, si el kit de herramientas de inferencia de generación de HuggingFace texto (TGI) se actualiza a TGI 2.0, seguiremos admitiendo la versión más reciente de TGI 1.4 durante un período de tres meses a partir de la fecha de publicación. GitHub
Contenedor del kit de herramientas | Versión actual | GitHub GA | Fin del parche |
---|---|---|---|
TIG |
tgi2.0.0 |
15/04/2024 |
15/05/2024 |
TGI |
tgi1.4.5 |
04/03/2024 |
07/03/2024 |
TGI |
tgi 1.4.2 |
22/02/2024 |
22/03/2024 |
TGI |
tgi1.4.0 |
29/01/2024 |
29/02/2024 |
TGI |
tgi1.3.3 |
19/12/2023 |
19/01/2024 |
TGI |
tgi1.3.1 |
11/12/2023 |
01/11/2024 |
TGI |
tgi1.2.0 |
12/04/2023 |
01/04/2024 |
TGI |
0.0.21 óptimo |
04/10/2024 |
05/10/2024 |
TGI |
0.0.19 óptimo |
19/02/2024 |
19/03/2024 |
TGI |
0.0.18 óptimo |
01/02/2024 |
01/03/2024 |
TGI |
óptimo 0.0.17 |
24/01/2024 |
24/02/2024 |
TGI |
0.0.16 óptimo |
18/01/2024 |
18/02/2024 |
CORBATA |
tei 1.2.3 |
26/04/2024 |
26/05/2024 |
Contenedores no compatibles y obsoletos
Cuando un contenedor llega al final del parche o queda obsoleto, deja de recibir los parches de seguridad. Los contenedores quedan obsoletos cuando ya no se admiten marcos o algoritmos completos.
Los siguientes contenedores ya no reciben soporte:
-
A partir de abril de 2024, los contenedores de aprendizaje SageMaker reforzado (RL)
dejarán de ser compatibles. Para crear tus propias imágenes de RL, consulta Cómo crear tu imagen en el GitHub repositorio de contenedores de SageMaker RL. -
A partir de septiembre de 2023, ya no se admiten los contenedores JumpStart industriales: financieros.