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# Note di rilascio per le funzionalità di profilazione di Amazon SageMaker AI
Consulta le seguenti note di rilascio per tenere traccia degli ultimi aggiornamenti per le funzionalità di profilazione di Amazon SageMaker AI.
## 21 marzo 2024
**Aggiornamenti sulla valuta**
[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) ha aggiunto il supporto per PyTorch v2.2.0, v2.1.0 e v2.0.1.
**AWS Deep Learning Containers preinstallati con SageMaker Profiler**
[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) è confezionato nei seguenti [AWS Deep Learning](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) Containers.
+ SageMaker Contenitore AI Framework per v2.2.0 PyTorch
+ SageMaker Contenitore AI Framework per v2.1.0 PyTorch
+ SageMaker Contenitore AI Framework per v2.0.1 PyTorch
## 14 dicembre 2023
**Aggiornamenti sulla valuta**
[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) ha aggiunto il supporto per la versione 2.13.0. TensorFlow
**Modifiche rivoluzionarie**
Questa versione comporta un una modifica importante. Il nome del pacchetto SageMaker Profiler Python viene modificato `smppy` da a. `smprof` Se hai utilizzato la versione precedente del pacchetto mentre hai iniziato a utilizzare gli ultimi [SageMaker AI Framework Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) TensorFlow elencati nella sezione seguente, assicurati di aggiornare il nome del pacchetto da `smppy` a `smprof` nell'istruzione di importazione dello script di formazione.
**AWS Deep Learning Containers preinstallati con SageMaker Profiler**
[SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md) è confezionato nei seguenti [AWS Deep Learning](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) Containers.
+ SageMaker Contenitore AI Framework per v2.13.0 TensorFlow
+ SageMaker Contenitore AI Framework per v2.12.0 TensorFlow
Se si utilizzano le versioni precedenti dei [contenitori del framework](profiler-support.md#profiler-support-frameworks) come la TensorFlow v2.11.0, il pacchetto Profiler SageMaker Python è ancora disponibile come. `smppy` Se non siete sicuri della versione o del nome del pacchetto da utilizzare, sostituite l'istruzione import del pacchetto SageMaker Profiler con il seguente frammento di codice.
```
try:
import smprof
except ImportError:
# backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
import smppy as smprof
```
## 24 agosto 2023
**Nuove funzionalità**
È stato rilasciato Amazon SageMaker Profiler, una funzionalità di profilazione e visualizzazione dell' SageMaker intelligenza artificiale per approfondire le risorse di calcolo fornite durante l'addestramento dei modelli di deep learning e ottenere visibilità sui dettagli a livello operativo. SageMaker Profiler fornisce moduli Python `smppy` () per aggiungere annotazioni TensorFlow o addestrare gli script e PyTorch attivare Profiler. SageMaker Puoi accedere ai moduli tramite SageMaker AI Python SDK e AWS Deep Learning Containers. Per qualsiasi lavoro eseguito con i moduli SageMaker Profiler Python, puoi caricare i dati del profilo nell' SageMaker applicazione Profiler UI che fornisce una dashboard di riepilogo e una sequenza temporale dettagliata. Per ulteriori informazioni, consulta [Amazon SageMaker Profiler](train-use-sagemaker-profiler.md).
Questa versione del pacchetto SageMaker Profiler Python è integrata nei [SageMaker seguenti contenitori PyTorch AI Framework](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) per e. TensorFlow
+ PyTorch v2.0.0
+ PyTorch v1.13.1
+ TensorFlow v2.12.0
+ TensorFlow v2.11.0