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# SageMaker Studio のイメージサポートポリシー
**重要**
現時点では、SageMaker Distribution イメージ内のすべてのパッケージは、Amazon SageMaker AI での使用がライセンス許諾されており、追加の商用ライセンスは必要ありません。ただし、これは今後変更される可能性があります。使用許諾条項が改定されていないか、定期的に確認することをお勧めします。
Amazon SageMaker Distribution は、機械学習、データサイエンス、視覚化に適した一般的なフレームワークを含む Docker イメージ一式で、SageMaker Studio で利用できます。
イメージには、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、JupyterLab や Code-OSS (Visual Studio Code - Open Source) に基づく Code Editor などの IDE が含まれています。このディストリビューションには、これらすべてのパッケージの最新バージョンが含まれ、パッケージ間の相互互換性が担保されています。
このページでは、SageMaker Studio における SageMaker Distribution イメージのサポートポリシーと利用可否について詳しく説明します。
## バージョニング、リリース頻度、サポートポリシー
バージョニング、リリース頻度、サポートポリシー、サポートされているイメージバージョン、サポートされていないイメージバージョンの詳細については、GitHub [の Amazon SageMaker Distribution サポートポリシー](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/blob/main/support_policy.md)を参照してください。
### よくある質問
**メジャーイメージバージョンのリリースでは、何が行われますか?**
メジャーイメージバージョンは 6 か月ごとにリリースされます。Amazon SageMaker Distribution のメジャーイメージバージョンのリリースでは、主要な依存関係がすべて最新の互換性のあるバージョンにアップグレードされ、パッケージが追加または削除される場合もあります。Python フレームワークは、新しいメジャーバージョンのリリース時にのみアップグレードされます。例えば、メジャーバージョン 2 のリリースでは、Python フレームワークが 3.10 から 3.11 に、PyTorch が 2.0 から 2.3 に、TensorFlow が 2.14 から 2.17 に、Autogluon が 0.8 から 1.1 にアップグレードされました。また、4 つのパッケージがイメージに追加されました。
**マイナーイメージバージョンのリリースでは、何が行われますか?**
マイナーイメージバージョンは、サポート対象のすべてのメジャーバージョンに対して毎月リリースされます。Amazon SageMaker Distribution のマイナーイメージバージョンのリリースでは、Python と CUDA を除くすべての主要な依存関係が同一のメジャーバージョン内で最新の互換性のあるマイナーバージョンにアップグレードされ、新しいパッケージが追加される場合もあります。例えば、マイナーバージョンのリリースで、langchain が 0.1 から 0.2 に、jupyter-ai が 2.18 から 2.20 にアップグレードされます。
**パッチイメージバージョンのリリースでは、何が行われますか?**
パッチイメージバージョンは、セキュリティの脆弱性を是正するために適宜リリースされます。Amazon SageMaker Distribution のパッチイメージバージョンのリリースでは、すべての主要な依存関係が同一のマイナーバージョン内で最新の互換性のあるパッチバージョンに更新されます。パッチバージョンのリリース中にパッケージが追加または削除されることはありません。例えば、パッチバージョンのリリースでは、matplotlib が 3.9.1 から 3.9.2 に、boto3 が 1.34.131 から 1.34.162 にアップグレードされます。
**特定のイメージバージョンで利用可能なパッケージは、どこで確認できますか?**
各イメージバージョンには、[GitHub リポジトリの](https://github.com/aws/sagemaker-distribution) `build_artifacts` フォルダに `release.md` ファイルがあり、CPU イメージと GPU イメージのすべてのパッケージとパッケージバージョンが記されています。CPU バージョンと GPU バージョンで別々の変更ログファイルがあり、パッケージのアップグレードの詳細が記録されています。変更ログでは、新しいイメージバージョンが 1 つ前のバージョンと比較されます。例えば、バージョン 1.9.0 の場合は 1.8 の最新のパッチバージョンと比較し、バージョン 1.9.1 は 1.9.0 と比較します。バージョン 2.0.0 は、その時点でリリースされている最新のマイナーバージョンの最新のパッチバージョンと比較されます。
**イメージの共通脆弱性識別子 (CVE) スキャンはどのように行われますか?**
Amazon SageMaker AI は[、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 拡張スキャン](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/image-scanning-enhanced.html)を活用して、SageMaker ディストリビューションイメージの脆弱性と修正を自動的に検出します。 は、サポートされているすべてのイメージバージョンの最新のパッチバージョンに対して ECR 拡張スキャン AWS を継続的に実行します。脆弱性が検出され、修正が利用可能になると、 は更新されたイメージバージョンを AWS リリースして問題を修正します。
**イメージがサポート対象外になった後も、そのまま古いイメージを使用できますか?**
イメージは、所定の利用期限日までは、SageMaker Studio でご利用いただけます。古いイメージは、サポートが終了して Studio から削除された後も、ECR で引き続き使用できます。ECR から古いイメージバージョンをダウンロードし、[カスタムの SageMaker イメージを作成](studio-byoi-create.md)できます。ただし、セキュリティ更新とバグ修正のプログラムを継続的に受け取れるサポート対象のイメージバージョンにアップグレードすることを強くお勧めします。独自のカスタムイメージを構築する場合は、各自の責任においてイメージをスキャンし、パッチを適用していただきます。詳細については、「[AWS 責任共有モデル](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/)」を参照してください。
**重要**
SageMaker Distribution v0.x.y は Studio Classic でのみ使用されます。SageMaker Distribution v1.x.y は JupyterLab でのみ使用されます。