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Politique de prise en charge des SageMaker images prédéfinie
Toutes les SageMaker images prédéfinies, y compris les conteneurs spécifiques au framework, les conteneurs d'algorithmes intégrés, les algorithmes et les packages de modèles répertoriés dans, ainsi que les AWS Deep Learning Containers AWS Marketplace, sont régulièrement scannées pour détecter les vulnérabilités courantes répertoriées par le programme Common Vulnerabilities and Exposures (CVE)
Toutes les images de conteneur prises en charge sont régulièrement mises à jour pour prendre en compte les CVE critiques. Pour les scénarios très graves, nous recommandons aux clients de créer et d'héberger une version corrigée du conteneur dans leur propre Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Si vous utilisez une version d'image de conteneur qui n'est plus prise en charge, il se peut que vous ne disposiez pas des pilotes, bibliothèques et packages appropriés les plus récents. Pour une up-to-date version ultérieure, nous vous recommandons de passer à l'un des frameworks pris en charge disponibles en utilisant la dernière image de votre choix.
Rubriques
AWS Politique d'assistance relative aux Deep Learning Containers (DLC)
AWS Les Deep Learning Containers sont un ensemble d'images Docker destinées à la formation et au service de modèles de deep learning. Pour voir les images disponibles, consultez Available Deep Learning Containers Images
Les DLC ont atteint leur date de fin de mise à jour 365 jours après leur date GitHub de sortie. Les mises à jour des correctifs pour les DLC ne sont pas des mises à jour « sur place ». Vous devez supprimer l'image existante sur votre instance et extraire la dernière image du conteneur sans mettre fin à votre instance. Pour plus d'informations, reportez-vous à la section Framework Support Policy du AWS Deep Learning Containers Developer Guide.
Consultez le tableau des politiques de support du framework AWS
Deep Learning Containershuggingface-pytorch-inference etstabilityai-pytorch-inference.
Note
Si un DLC utilise le SDK HuggingFace Transformers
SageMaker Politique de support du conteneur ML Framework
Les conteneurs SageMaker ML Framework sont un ensemble d'images Docker destinées à la formation et au traitement des charges de travail d'apprentissage automatique dans des environnements optimisés pour des frameworks courants tels que XGBoost et Scikit Learn. Pour afficher les conteneurs SageMaker ML Framework disponibles, consultez les chemins de registre Docker et les exemples de code. Accédez à la AWS région de votre choix et parcourez les images à l'aide de la balise (algorithme). SageMaker Les conteneurs ML Framework respectent également la politique de support du framework AWS Deep Learning Containers.
Pour récupérer la dernière version d'image pour XGBoost 1.7-1 en mode framework, utilisez les commandes du SDK suivantes : SageMaker Python
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='1.7-1')
| Framework | Version actuelle | GitHub GA | Fin du patch |
|---|---|---|---|
XGBoost |
1,7-1 |
06/03/2023 |
06/03/2025 |
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 ans |
Non pris en charge |
| Scikit-Learn |
1,2-1 |
06/03/2023 |
06/03/2025 |
| Scikit-Learn |
1,0-1 |
07/04/2022 |
07/04/2023 |
| Scikit-Learn |
0,23-1 |
06/03/2023 |
02/06/2021 |
| Scikit-Learn |
0,20-1 |
>4 ans |
Non pris en charge |
SageMaker Politique de support intégrée à Algorithm Container
Les conteneurs d'algorithmes SageMaker intégrés sont un ensemble d'images Docker pour les algorithmes d'apprentissage automatique intégrés à SageMaker la formation et au service. Pour afficher les conteneurs d'algorithmes SageMaker intégrés disponibles, consultez les chemins de registre Docker et les exemples de code. Accédez à la AWS région de votre choix et parcourez les images à l'aide de la balise (algorithme).
Les mises à jour des correctifs pour les images de conteneur intégrées sont des mises à jour « sur place ». Pour rester au courant up-to-date des derniers correctifs de sécurité, nous vous recommandons de consulter la dernière version de l'image de l'algorithme intégré à l'aide de la balise latest image.
| Conteneur d'images | Fin du patch |
|---|---|
|
15/05/2024 |
|
15/05/2024 |
|
Jusqu'à ce que la dépréciation de l'image soit annoncée |
|
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 |
Politique de support de LLM Hosting Container
Les conteneurs d'hébergement LLM
Important
Nous faisons une exception en cas de mise à jour de version majeure. Par exemple, si le kit d'outils HuggingFace Text Generation Inference (TGI) est mis à jour vers TGI 2.0, nous continuons à prendre en charge la version la plus récente de TGI 1.4 pendant une période de trois mois à compter de la date de sortie. GitHub
| Conteneur d'outils | Version actuelle | GitHub GA | Fin du patch |
|---|---|---|---|
TGI |
tgi2.0.0 |
15/04/2024 |
15/05/2024 |
TGI |
tgi1.4.5 |
03/04/2024 |
07/03/2024 |
TGI |
tgi1.4.2 |
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 |
04/01/2024 |
TGI |
optimum 0.0.21 |
10/04/2024 |
10/05/2024 |
TGI |
optimum 0.0.19 |
19/02/2024 |
19/03/2024 |
TGI |
optimum 0.0.18 |
01/02/2024 |
01/03/2024 |
TGI |
optimum 0.0.17 |
24/01/2024 |
24/02/2024 |
TGI |
optimum 0.0.16 |
18/01/2024 |
18/02/2024 |
TEI |
tei1.2.3 |
26/04/2024 |
26/05/2024 |
Conteneurs non pris en charge et dépréciation
Lorsqu'un conteneur arrive à la fin du correctif ou qu'il est obsolète, il ne reçoit plus de correctif de sécurité. Les conteneurs sont déconseillés lorsque des frameworks ou des algorithmes complets ne sont plus pris en charge.
Les conteneurs suivants ne sont plus pris en charge :
-
Depuis avril 2024, les conteneurs d'apprentissage SageMaker par renforcement (RL)
ne sont plus pris en charge. Pour créer vos propres images RL, voir Création de votre image dans le GitHub référentiel de conteneurs SageMaker RL. -
Depuis septembre 2023, JumpStart Industrie : les conteneurs financiers ne sont plus pris en charge.
