Politica di supporto delle SageMaker immagini preconfigurata

Tutte le SageMaker immagini predefinite, inclusi i contenitori specifici del framework, i contenitori di algoritmi integrati, gli algoritmi e i pacchetti di modelli elencati in e Deep Marketplace AWS Learning Containers vengono regolarmente scansionate per individuare le vulnerabilità comuni elencate dal Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) AWS Program e dal National Vulnerability Database (NVD). Per ulteriori informazioni sui CVE, consulta Domande frequenti (FAQ) su CVE. Le immagini dei container predefinite supportate ricevono una versione secondaria aggiornata dopo eventuali patch di sicurezza.

Tutte le immagini dei container supportate vengono aggiornate regolarmente per rispondere a eventuali CVE critici. Per scenari con severità elevata, consigliamo ai clienti di creare e ospitare una versione patchata del container nel proprio Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).

Se utilizzi una versione dell'immagine del contenitore che non è più supportata, potresti non disporre dei driver, delle librerie e dei pacchetti pertinenti più aggiornati. Per una up-to-date versione successiva, ti consigliamo di eseguire l'aggiornamento a uno dei framework supportati disponibili utilizzando l'immagine più recente di tua scelta.

AWS Politica di supporto per Deep Learning Containers (DLC)

AWS I Deep Learning Containers sono un set di immagini Docker per addestrare e servire modelli di deep learning. Per visualizzare le immagini disponibili, consulta Immagini dei Deep Learning Containers disponibili nel GitHub repository Deep Learning Containers.

I DLC raggiungono la data di fine della patch 365 giorni dopo la data di GitHub rilascio. Gli aggiornamenti delle patch per i DLC non sono aggiornamenti «in atto». È necessario eliminare l'immagine esistente sull'istanza e recuperare l'immagine del contenitore più recente senza terminare l'istanza. Per ulteriori informazioni, consulta la Framework Support Policy nella AWS Deep Learning Containers Developer Guide.

Consulta la tabella AWS Deep Learning Containers Framework Support Policy per verificare quali framework e versioni sono supportati attivamente per AWS i DLC. Puoi fare riferimento al framework associato a un DLC nella tabella dei criteri di supporto per tutte le immagini che non sono elencate in modo esplicito. Ad esempio, puoi fare riferimento PyTorchnella tabella delle politiche di supporto per immagini DLC come e. huggingface-pytorch-inference stabilityai-pytorch-inference

Nota

Se un DLC utilizza HuggingFace Transformers SDK, è supportata solo l'immagine con l'ultima versione di Transfromers. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione HuggingFacerelativa alla regione desiderata nel Docker Registry Paths and Example Code.

SageMaker Politica di supporto di ML Framework Container

I contenitori SageMaker ML Framework sono un set di immagini Docker per l'addestramento e la gestione di carichi di lavoro di machine learning con ambienti ottimizzati per framework comuni come XGBoost e Scikit Learn. Per visualizzare i contenitori SageMaker ML Framework disponibili, consulta Docker Registry Paths and Example Code. Passa alla AWS regione che preferisci e sfoglia le immagini con il tag (algorithm). SageMaker I contenitori ML Framework aderiscono inoltre alla politica di supporto del framework AWS Deep Learning Containers.

Per recuperare l'ultima versione dell'immagine per XGBoost 1.7-1 in modalità framework, utilizza i seguenti comandi SDK: SageMaker Python

from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='1.7-1')

Framework	Versione corrente	GitHub GA	Fine della patch
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 anni	Non supportato
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	06/03/2023	06/02/2021
Scikit-Learn	0,20-1	>4 anni	Non supportato

SageMaker Politica di supporto integrata per Algorithm Contain

I SageMaker Built-in Algorithm Containers sono un set di immagini Docker per l'addestramento e la gestione degli algoritmi SageMaker di machine learning integrati. Per visualizzare i contenitori di algoritmi SageMaker integrati disponibili, consulta Percorsi del registro Docker e codice di esempio. Vai alla AWS regione che preferisci e sfoglia le immagini con il tag (algorithm).

Gli aggiornamenti delle patch per le immagini dei contenitori integrati sono aggiornamenti «sul posto». Per rimanere up-to-date aggiornato sulle ultime patch di sicurezza, consigliamo di controllare l'ultima versione dell'immagine dell'algoritmo integrato utilizzando il tag latest image.

Contenitore di immagini	Fine della patch
blazingtext:latest	15/05/2024
factorization-machines:latest	15/05/2024
forecasting-deepar:latest	Fino all'annuncio della deprecazione dell'immagine
image-classification:latest	15/05/2024
instance-segmentation:latest	15/05/2024
ipembeddings:latest	15/05/2024
ipinsights:latest	15/05/2024
kmeans:latest	15/05/2024
knn:latest	15/05/2024
linear-learner:inference-cpu-1/training-cpu-1	15/05/2024
linear-learner:latest	15/05/2024
mxnet-algorithms:training-cpu/inference-cpu	15/05/2024
ntm:latest	15/05/2024
object-detection:latest	15/05/2024
object2vec:latest	15/05/2024
pca:latest	15/05/2024
randomcutforest:latest	15/05/2024
semantic-segmentation:latest	15/05/2024
seq2seq:latest	15/05/2024

Politica di supporto di LLM Hosting Container

I contenitori di hosting LLM come i contenitori HuggingFace Text Generation Inference (TGI) raggiungono la data di fine della patch 30 giorni dopo la data di rilascio. GitHub

Importante

Facciamo un'eccezione quando c'è un aggiornamento importante della versione. Ad esempio, se il toolkit HuggingFace Text Generation Inference (TGI) viene aggiornato a TGI 2.0, continuiamo a supportare la versione più recente di TGI 1.4 per un periodo di tre mesi dalla data di rilascio. GitHub

Contenitore Toolkit	Versione corrente	GitHub GA	Fine della patch
RAMOSCO	tgi 2.0.0	15/04/2024	15/05/2024
TGI	tgi 1.4.5	04/03/2024	07/03/2024
TGI	tgi 1.4.2	22/02/2024	22/03/2024
TGI	tgi 1.4.0	29/01/2024	29/02/2024
TGI	tgi 1.3.3	19/12/2023	19/01/2024
TGI	tgi 1.3.1	11/12/2023	01/11/2024
TGI	tgi 1.2.0	12/04/2023	01/04/2024
TGI	ottimale 0.0.21	04/10/2024	10/05/2024
TGI	ottimale 0.0.19	19/02/2024	19/03/2024
TGI	ottimale 0.0.18	02/01/2024	01/03/2024
TGI	ottimale 0.0.17	24/01/2024	24/02/2024
TGI	ottimale 0.0.16	18/01/2024	18/02/2024
LEGARE	tei 1.2.3	26/04/2024	26/05/2024

Contenitori non supportati e obsoleti

Quando un contenitore raggiunge la fine della patch o è obsoleto, non riceve più le patch di sicurezza. I contenitori sono obsoleti quando interi framework o algoritmi non sono più supportati.

I seguenti contenitori non ricevono più supporto:

• A partire da aprile 2024, i contenitori SageMaker Reinforcement Learning (RL) non sono più supportati. Per creare immagini RL personalizzate, consulta Building Your Image nel repository dei contenitori SageMaker GitHub RL.

• A settembre 2023, i container JumpStart Industria: Financial non sono più supportati.