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# SageMaker Politique de prise en charge des images de studio
**Important**
Actuellement, tous les packages contenus dans les images de SageMaker distribution sont autorisés à être utilisés avec Amazon SageMaker AI et ne nécessitent aucune licence commerciale supplémentaire. Toutefois, cela est susceptible de changer à l’avenir et nous vous recommandons de consulter régulièrement les conditions de licence pour toute mise à jour.
Amazon SageMaker Distribution est un ensemble d'images Docker disponibles sur SageMaker Studio qui inclut des frameworks populaires pour l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.
Les images incluent des frameworks d'apprentissage profond tels PyTorch que Keras ; TensorFlow des packages Python populaires tels que numpy, scikit-learn et pandas ; et des IDE tels JupyterLab que Code Editor, basé sur Visual Studio Code - Open Code-OSS Source. La distribution contient les dernières versions de tous ces packages afin qu’ils soient compatibles entre eux.
Cette page détaille la politique de support et la disponibilité de SageMaker Distribution Images on SageMaker Studio.
## Gestion des versions, cadence de publication et politique de support
Pour plus d'informations sur le versionnement, la cadence de publication, la politique de support, les versions d'image prises en charge et les versions d'image non prises en charge, consultez la politique d'[assistance d'Amazon SageMaker Distribution sur](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/blob/main/support_policy.md). GitHub
### Questions fréquentes (FAQ)
**En quoi consiste la publication d’une version majeure d’une image ?**
Les versions majeures d’une image sont publiées tous les 6 mois. La publication d'une version d'image majeure pour Amazon SageMaker Distribution implique la mise à niveau de toutes les dépendances principales vers les dernières versions compatibles et peut inclure l'ajout ou la suppression de packages. La mise à niveau du framework Python s’effectue uniquement avec de nouvelles versions majeures. Par exemple, avec la version majeure de la version 2, le framework Python a été mis à niveau de 3.10 à 3.11, PyTorch de 2.0 à 2.3, TensorFlow de 2.14 à 2.17, Autogluon de 0.8 à 1.1 et 4 packages ont été ajoutés à l'image.
**En quoi consiste la publication d’une version mineure d’une d’image ?**
Des versions mineures d’une image sont publiées chaque mois pour toutes les versions majeures avec support. La publication d'une version d'image mineure pour Amazon SageMaker Distribution implique la mise à niveau de toutes les dépendances principales, à l'exception de Python et CUDA, vers les dernières versions mineures compatibles au sein de la même version majeure et peut inclure l'ajout de nouveaux packages. Par exemple, avec la publication d’une version mineure, langchain peut être mis à niveau de la version 0.1 à la version 0.2 et jupyter-ai de la version 2.18 à la version 2.20.
**En quoi consiste la publication d’une version de correctif d’une image ?**
Les versions de correctif d’une image sont publiées si nécessaire pour corriger des vulnérabilités de sécurité. La publication d'une version d'image de correctif pour Amazon SageMaker Distribution implique la mise à jour de toutes ses dépendances principales vers les dernières versions de correctif compatibles au sein de la même version mineure. SageMaker La distribution n'ajoute ni ne supprime aucun package lors de la publication d'une version de correctif. Par exemple, avec la publication d’une version de correctif, matplotlib peut être mis à niveau de la version 3.9.1 à la version 3.9.2 et boto3 de la version 1.34.131 à la version 1.34.162.
**Où puis-je trouver les packages disponibles dans une version d’image spécifique ?**
Chaque version d'image possède un `release.md` fichier dans le `build_artifacts` dossier du [GitHub référentiel](https://github.com/aws/sagemaker-distribution), qui affiche tous les packages et versions de packages pour les images du processeur et du processeur graphique. Des fichiers journaux de modifications distincts pour les versions de CPU et de GPU détaillent les mises à niveau des packages. Les journaux de modifications comparent la nouvelle version de l’image à la précédente. Par exemple, la version 1.9.0 est comparée à la dernière version de correctif de la version 1.8, la version 1.9.1 est comparée à la version 1.9.0 et la version 2.0.0 est comparée à la dernière version de correctif de la dernière version mineure disponible à ce stade.
**Comment les images sont-elles numérisées pour détecter les vulnérabilités et expositions courantes (CVE) ?**
Amazon SageMaker AI tire parti de l'[analyse améliorée d'Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/image-scanning-enhanced.html) pour détecter automatiquement les vulnérabilités et les correctifs relatifs aux images de distribution. SageMaker AWS exécute en permanence la numérisation améliorée ECR pour la dernière version de correctif de toutes les versions d'image prises en charge. Lorsque des vulnérabilités sont détectées et qu'un correctif est disponible, AWS publie une version d'image mise à jour pour résoudre le problème.
**Puis-je continuer à utiliser d’anciennes images ne faisant plus l’objet d’un support ?**
Les images sont disponibles sur SageMaker Studio jusqu'à la date de disponibilité désignée. Les anciennes images restent disponibles dans ECR une fois qu’elles ont atteint leur date de fin de support, et elles sont supprimées de Studio. Vous pouvez télécharger d'anciennes versions d'image depuis ECR et [créer une SageMaker image personnalisée](studio-byoi-create.md). Toutefois, nous vous recommandons vivement d’effectuer une mise à niveau vers une version d’image avec support qui fait en permanence l’objet de mises à jour de sécurité et de correctifs de bogues. Les clients qui créent leurs propres images personnalisées sont responsables de les analyser et de leur apporter des correctifs. Pour plus d’informations, consultez le [modèle de responsabilité partagée AWS](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/).
**Important**
SageMaker La distribution v0.x.y est uniquement utilisée dans Studio Classic. SageMaker La distribution v1.x.y n'est utilisée que dans. JupyterLab