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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) AWSProgram e dal National Vulnerability Database (NVD). Per CVEs ulteriori informazioni suFAQs, consulta CVE Frequently Asked Questions (). 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 risolvere eventuali criticità. CVEs Per scenari ad alta gravità, è consigliabile creare e ospitare una versione con patch del container nel proprio Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).

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

SageMaker L'intelligenza artificiale non rilascia out-of-patch immagini per contenitori nuove. Regioni AWS

AWSPolitica di supporto per Deep Learning Containers (DLC)

AWSI 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.

DLCs hanno raggiunto la data di fine della patch 365 giorni dopo la data di GitHub rilascio. Gli aggiornamenti delle patch per non DLCs sono aggiornamenti «sul posto». È necessario eliminare l’immagine esistente sull’istanza e recuperare l’immagine del container più recente senza terminare l’istanza. Per ulteriori informazioni, consulta Framework Support Policy in AWS Deep Learning Containers Developer Guide.

Fai riferimento alla tabella AWS Deep Learning Containers Framework Support Policy per verificare quali framework e versioni sono supportati attivamente. AWS DLCs È possibile fare riferimento al framework associato a un Container DL nella tabella della policy di supporto per tutte le immagini non elencate in modo esplicito. Ad esempio, puoi fare riferimento PyTorchnella tabella dei criteri di supporto per immagini DLC come e. huggingface-pytorch-inference stabilityai-pytorch-inference

SageMaker Politica di supporto di AI ML Framework Container

I contenitori SageMaker AI ML Framework sono un set di immagini Docker per addestrare e servire carichi di lavoro di machine learning con ambienti ottimizzati per framework comuni come XGBoost Scikit Learn. Per visualizzare i contenitori SageMaker AI ML Framework disponibili, consulta Docker Registry Paths and Example Code. Vai alla AWS regione che preferisci e sfoglia le immagini con il tag (algorithm). SageMaker I contenitori AI ML Framework aderiscono anche 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, usa i seguenti comandi SDK: SageMaker Python

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

SageMaker Politica di supporto del contenitore algoritmico integrato AI

Gli SageMaker AI Built-in Algorithm Containers sono un set di immagini Docker per l'addestramento e la gestione degli algoritmi di machine learning integrati nell'SageMaker IA. Per visualizzare i contenitori di algoritmi integrati SageMaker AI disponibili, consulta Docker Registry Paths and Example Code. Vai alla AWS regione che preferisci e sfoglia le immagini con il tag (algorithm).

Gli aggiornamenti delle patch per le immagini dei container integrati sono aggiornamenti “in-place”. Per rimanere up-to-date aggiornato sulle ultime patch di sicurezza, ti consigliamo di controllare l'ultima versione dell'immagine dell'algoritmo integrato utilizzando il tag latest image.

Policy di supporto per container per hosting di LLM

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

Container non supportati e obsolescenza

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

I seguenti container non ricevono più supporto: