Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Marcos y regiones de AWS admitidos
Antes de utilizar el cargador de datos de selección inteligente de SageMaker, compruebe si se admite el marco que ha elegido, si los tipos de instancia están disponibles en su cuenta de AWS y si su cuenta de AWS se encuentra en una de las regiones de AWS admitidas.
nota
La selección inteligente de SageMaker admite el entrenamiento del modelo de PyTorch con el paralelismo de datos tradicional y el paralelismo de datos distribuidos, lo cual realiza réplicas de modelos en todos los nodos de trabajo de la GPU y utiliza la operación AllReduce. No funciona con las técnicas de paralelismo de modelos, incluido el paralelismo de datos con particiones. Dado que la selección inteligente de SageMaker funciona para trabajos de paralelismo de datos, asegúrese de que el modelo que entrene quepa en la memoria de cada GPU.
Marcos admitidos
La selección inteligente de SageMaker es compatible admite los siguientes marcos de aprendizaje profundo y está disponible a través de contenedores de aprendizaje profundo de AWS.
Temas
PyTorch
| Marcos | Versión de marco | URI de contenedor de aprendizaje profundo |
|---|---|---|
| PyTorch | 2.1.0 |
|
Para obtener más información sobre los contenedores prediseñados, consulte SageMaker AI Framework Containers
Regiones de AWS
Los contenedores empaquetados con la biblioteca de selección inteligente de SageMaker
Tipos de instancias
Puede utilizar la selección inteligente de SageMaker para cualquier trabajo de entrenamiento de PyTorch en cualquier tipo de instancia. Le recomendamos que utilice instancias P4d, P4de o P5.
