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Kubernetes용 SageMaker AI Operators 오리지널 버전 지원 종료 발표
이 페이지는 Kubernetes용 SageMaker AI Operators
지원 종료 자주 묻는 질문
내용
Kubernetes용 SageMaker AI Operators 오리지널 버전에 대한 지원을 중단하는 이유는 무엇인가요?
새로운 Kubernetes 및 ACK용 SageMaker AI Operators에 대한 자세한 정보는 어디에서 찾을 수 있나요?
훈련 및 추론을 위해 워크로드를 새로운 Kubernetes용 SageMaker AI Operators로 마이그레이션하려면 어떻게 해야 하나요?
초기 Kubernetes용 SageMaker AI Operators와 새로운 운영자(Amazon SageMaker AI용 ACK 서비스 컨트롤러)는 기능적으로 동일한가요?
Kubernetes용 SageMaker AI Operators 오리지널 버전에 대한 지원을 중단하는 이유는 무엇인가요?
이제 사용자는 Amazon SageMaker AI용 ACK 서비스 컨트롤러
ACK에 대한 자세한 내용은 ACK 기록 및 원칙
새로운 Kubernetes 및 ACK용 SageMaker AI Operators에 대한 자세한 정보는 어디에서 찾을 수 있나요?
-
새로운 Kubernetes용 SageMaker AI Operators에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI용 ACK 컨트롤러
GitHub 리포지토리를 참조하거나 AWS Controllers for Kubernetes 설명서 를 참조하세요. -
Amazon EKS를 사용하여 Amazon SageMaker AI용 ACK 서비스 컨트롤러로 기계 학습 모델을 훈련하는 방법에 대한 자습서는 SageMaker AI 예시
를 참조하세요. 오토 스케일링 예시는 Scale SageMaker AI Workloads with Application Auto Scaling
을 참조하세요. -
Kubernetes용 AWS 컨트롤러(ACK)에 대한 자세한 내용은 Kubernetes용AWS 컨트롤러
(ACK) 설명서를 참조하세요. -
지원되는 모든 SageMaker AI 리소스 목록은 ACK API Reference
를 참조하세요.
지원 종료(EOS)란 무엇을 의미하나요?
사용자는 현재 운영자를 계속 사용할 수 있지만, 당사는 더 이상 운영자를 위한 새로운 기능을 개발하지 않으며 발견된 문제에 대한 패치나 보안 업데이트도 릴리스하지 않습니다. v1.2.2가 Kubernetes용 SageMaker AI Operators
훈련 및 추론을 위해 워크로드를 새로운 Kubernetes용 SageMaker AI Operators로 마이그레이션하려면 어떻게 해야 하나요?
이전 버전에서 새로운 Kubernetes용 SageMaker AI Operators로 리소스를 마이그레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 리소스를 최신 연산자로 마이그레이션 섹션을 따르세요.
어떤 버전의 ACK로 마이그레이션해야 하나요?
사용자는 Amazon SageMaker AI용 ACK 서비스 컨트롤러
초기 Kubernetes용 SageMaker AI Operators와 새로운 운영자(Amazon SageMaker AI용 ACK 서비스 컨트롤러)는 기능적으로 동일한가요?
예, 기능은 동일합니다.
두 버전 간의 몇 가지 주요 차이점은 다음과 같습니다.
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Kubernetes용 ACK 기반 SageMaker AI Operators에서 사용하는 사용자 지정 리소스 정의(CRD)는 AWS API 정의를 따르므로 원래 버전의 Kubernetes용 SageMaker AI Operators의 사용자 지정 리소스 사양과 호환되지 않습니다. 새 컨트롤러의 CRD
를 참조하거나 마이그레이션 가이드를 사용하여 리소스를 채택하고 새 컨트롤러를 사용하세요. -
Hosting Autoscaling정책은 더 이상 새로운 Kubernetes용 SageMaker AI Operators의 일부가 아니며 애플리케이션 오토 스케일링ACK 컨트롤러로 마이그레이션되었습니다. 애플리케이션 오토 스케일링 컨트롤러를 사용하여 SageMaker AI 엔드포인트에서 오토 스케일링을 구성하는 방법을 알아보려면 이 오토 스케일링 예시 를 따르세요. -
HostingDeployment리소스는 하나의 CRD에서 모델, 엔드포인트 구성 및 엔드포인트를 생성하는 데 사용되었습니다. 새로운 Kubernetes용 SageMaker AI Operators에는 이러한 리소스 각각에 대해 별도의 CRD가 있습니다.