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Política de soporte de SageMaker imágenes prediseñadas

El Programa Common Vulnerability and Exposures (CVE) y la National Vulnerability Database (NVD) escanean periódicamente todas las SageMaker imágenes prediseñadasAWS Marketplace, incluidos los contenedores específicos del marco, los contenedores de algoritmos integrados, los algoritmos y los paquetes de modelos enumerados en y AWS Deep Learning Containers (NVD). Para obtener más información sobre las CVE, consulte CVE Frequently Asked Questions (FAQs). Las imágenes de contenedores precompiladas admitidas reciben una versión secundaria actualizada después de cualquier parche de seguridad.

Todas las imágenes de contenedores admitidas se actualizan de manera rutinaria para abordar las CVE críticas. Para situaciones de gravedad alta, recomendamos a los clientes que creen y alojen una versión parcheada del contenedor en su propio Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).

Si ejecuta una versión de imagen de contenedor que ya no se admite, es posible que no cuente con los controladores, las bibliotecas y los paquetes pertinentes más actualizados. Para obtener una versión más actualizada, le recomendamos que actualice a uno de los marcos admitidos disponibles utilizando la imagen más reciente de su elección.

SageMaker AI no publica imágenes desactualizadas para contenedores nuevos. Regiones de AWS

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 la fecha de finalización del parche 365 días después de su fecha GitHub de lanzamiento. Las actualizaciones de parches para DLC no son actualizaciones “in situ”. Debe eliminar la imagen existente en la instancia y extraer la imagen del contenedor más reciente sin finalizar la instancia. Para obtener más información, consulte Framework Support Policy.

Consulte la tabla de políticas de soporte de AWS Deep Learning Containers Framework para comprobar qué marcos y versiones son compatibles activamente con AWS los DLC. Puede consultar el marco asociado a un DLC en la tabla de políticas de compatibilidad para cualquier imagen que no aparezca explícitamente en la lista. Por ejemplo, puede consultar PyTorchen la tabla de políticas de soporte imágenes de DLC como huggingface-pytorch-inference y. stabilityai-pytorch-inference

SageMaker Política de soporte de AI ML Framework Container

Los contenedores SageMaker AI 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 AI ML Framework disponibles, consulta 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 AI 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='3.0-5')

SageMaker Política de soporte de AI Algorithm Container Built-in

Los contenedores de Built-in algoritmos de SageMaker IA son un conjunto de imágenes de Docker para entrenar y utilizar los algoritmos de aprendizaje automático integrados en la SageMaker IA. Para ver los contenedores de Built-in algoritmos de SageMaker IA disponibles, consulta 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 locales. Para mantenerse al día con los parches de seguridad más recientes, le recomendamos que consulte la versión más reciente de la imagen del algoritmo integrada utilizando la etiqueta de imagen latest.

Política de compatibilidad de contenedores de alojamiento de LLM

Los contenedores de alojamiento LLM, como los contenedores HuggingFace Text Generation Inference (TGI), vencen su fecha de finalización del parche 30 días después de su fecha de lanzamiento. GitHub

Contenedores y obsolescencia no admitidos

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 algoritmos o marcos completos.

Ya no se admite los siguientes contenedores: