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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) et la National Vulnerability Database (NVD). Pour plus d’informations sur les CVE, consultez Questions fréquentes concernant CVE. Les images de conteneur préconçues prises en charge reçoivent une version mineure mise à jour après tout correctif de sécurité.

Toutes les images de conteneur prises en charge sont régulièrement mises à jour pour prendre en compte les CVE critiques. Pour les scénarios de gravité élevée, 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 obtenir une version plus récente, nous vous recommandons de passer à l’un des frameworks pris en charge disponibles en utilisant la dernière image de votre choix.

SageMaker L'IA ne publie pas d'images hors patch pour les conteneurs dans les nouveaux Régions AWS.

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, consultez la section Framework Support Policy.

Consultez le tableau des politiques de support du framework AWS Deep Learning Containers pour vérifier quels frameworks et quelles versions sont activement pris en charge pour les AWS DLC. Vous pouvez faire référence au framework associé à un DLC dans le tableau des politiques de support pour toutes les images qui ne sont pas explicitement répertoriées. Par exemple, vous pouvez faire référence PyTorchdans le tableau des politiques de support aux images DLC telles que huggingface-pytorch-inference etstabilityai-pytorch-inference.

SageMaker Politique de support du conteneur AI ML Framework

Les conteneurs SageMaker AI ML Framework sont un ensemble d'images Docker destinées à la formation et au traitement des charges de travail d'apprentissage automatique avec des environnements optimisés pour des frameworks courants tels que XGBoost et Scikit Learn. Pour consulter les conteneurs SageMaker AI 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 AI 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='3.0-5')

SageMaker Politique de support de AI Built-in Algorithm Container

Les conteneurs d' Built-in algorithmes d' SageMaker intelligence artificielle sont un ensemble d'images Docker destinées à l'entraînement et au service des algorithmes d'apprentissage automatique intégrés à l'SageMaker IA. Pour voir les conteneurs d' Built-in algorithmes SageMaker AI 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 à jour avec les 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 image latest.

Politique de support des conteneurs d’hébergement LLM

Les conteneurs d'hébergement LLM tels que les conteneurs HuggingFace Text Generation Inference (TGI) atteignent leur date de fin de mise à jour 30 jours après leur GitHub date de sortie.

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 obsolètes lorsque des frameworks ou des algorithmes complets ne sont plus pris en charge.

Les conteneurs suivants ne sont plus pris en charge :