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# 사전 구축된 SageMaker 이미지 지원 정책
<a name="pre-built-containers-support-policy"></a>

프레임워크별 컨테이너, 기본 제공 알고리즘 컨테이너,에 나열된 알고리즘 및 모델 패키지 AWS Marketplace, [AWS 딥 러닝 컨테이너](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/what-is-dlc.html)를 포함하여 [사전 구축된 모든 SageMaker 이미지](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)는 [CVE(Common Vulnerabilities and Exposures) 프로그램](https://www.cve.org/) 및 [NVD(National Vulnerability Database)](https://nvd.nist.gov/)에 나열된 일반적인 취약성에 대해 정기적으로 스캔됩니다. CVE에 대한 자세한 내용은 [CVE 자주 묻는 질문(FAQ)](https://www.cve.org/ResourcesSupport/FAQs)을 참조하세요. 지원되는 사전 빌드된 컨테이너 이미지는 모든 보안 패치에 따라 업데이트된 마이너 버전 릴리스를 받습니다.

지원되는 모든 컨테이너 이미지는 중요한 CVE를 처리하도록 정기적으로 업데이트됩니다. 심각도가 높은 시나리오의 경우 고객은 자체 [Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html)에서 컨테이너의 패치 버전을 빌드하고 호스팅하는 것이 좋습니다.

더 이상 지원되지 않는 컨테이너 이미지 버전을 실행 중인 경우 가장 업데이트된 드라이버, 라이브러리 및 관련 패키지가 없을 수 있습니다. 최신 버전을 사용하려면 선택한 최신 이미지를 사용하여 사용 가능한 지원되는 프레임워크 중 하나로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

SageMaker AI는 새의 컨테이너에 대해 out-of-patch 이미지를 릴리스하지 않습니다 AWS 리전.

**참고**  
2024년 8월부터 `forecasting-deepar` 컨테이너에는 더 이상 보안 패치 또는 업데이트가 제공되지 않습니다. 이 컨테이너를 계속 사용할 수 있지만 추가적인 위험이 발생할 수 있습니다. 전체 프레임워크 또는 알고리즘이 더 이상 지원되지 않고 컨테이너의 기본 MXNet 프레임워크가 유지 관리 종료 상태에 도달하면 컨테이너는 더 이상 사용되지 않습니다.

**Topics**
+ [AWS Deep Learning Containers(DLC) 지원 정책](#pre-built-containers-support-policy-dlc)
+ [SageMaker AI ML Framework 컨테이너 지원 정책](#pre-built-containers-support-policy-ml-framework)
+ [SageMaker AI 내장 알고리즘 컨테이너 지원 정책](#pre-built-containers-support-policy-built-in)
+ [LLM 호스팅 컨테이너 지원 정책](#pre-built-containers-support-policy-llm-hosting)
+ [지원되지 않는 컨테이너 및 사용 중단](#pre-built-containers-support-policy-deprecation)

## AWS Deep Learning Containers(DLC) 지원 정책
<a name="pre-built-containers-support-policy-dlc"></a>

AWS 딥 러닝 컨테이너는 딥 러닝 모델을 훈련하고 제공하기 위한 Docker 이미지 세트입니다. 사용 가능한 이미지를 찾으려면 딥 러닝 컨테이너 GitHub 리포지토리에서 [사용 가능한 딥 러닝 컨테이너 이미지](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)를 참조하세요.

DLC는 GitHub 출시일로부터 365일 후에 패치 날짜가 종료됩니다. DLC에 대한 패치 업데이트는 “실시간” 업데이트가 아닙니다. 인스턴스의 기존 이미지를 삭제하고 인스턴스를 종료하지 않고 최신 컨테이너 이미지를 가져와야 합니다. 자세한 내용은 *AWS 딥 러닝 컨테이너 개발자 안내서*의 [프레임워크 지원 정책](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html)을 참조하세요.

[AWS Deep Learning Containers 프레임워크 지원 정책 표를](https://aws.amazon.com/releasenotes/dlc-support-policy/) 참조하여 AWS DLCs에 대해 활발하게 지원되는 프레임워크 및 버전을 확인합니다. 명시적으로 나열되지 않은 이미지에 대해서는 지원 정책 테이블에서 DLC와 연결된 프레임워크를 참조할 수 있습니다. 예를 들어 `huggingface-pytorch-inference` 및 `stabilityai-pytorch-inference` 같은 DLC 이미지에 대한 지원 정책 테이블에서 **PyTorch**를 참조할 수 있습니다.

**참고**  
DLC가 HuggingFace [Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers/en/index) SDK를 사용하는 경우 최신 Transfromers 버전이 있는 이미지만 지원됩니다. 자세한 내용은 [Docker 레지스트리 경로 및 예제 코드](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)에서 원하는 **HuggingFace** 리전을 참조하세요.

## SageMaker AI ML Framework 컨테이너 지원 정책
<a name="pre-built-containers-support-policy-ml-framework"></a>

SageMaker AI ML 프레임워크 컨테이너는 XGBoost 및 Scikit Learn과 같은 일반적인 프레임워크에 최적화된 환경으로 기계 학습 워크로드를 훈련하고 제공하기 위한 Docker 이미지 세트입니다. 사용 가능한 SageMaker AI ML 프레임워크 컨테이너를 보려면 [Docker 레지스트리 경로 및 예시 코드 섹션](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)을 참조하세요. 원하는 AWS 리전으로 이동하여 **(알고리즘)** 태그를 사용하여 이미지를 찾습니다. SageMaker AI ML Framework Containers는 [AWS Deep Learning Containers 프레임워크 지원 정책](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html)도 준수합니다.

프레임워크 모드에서 XGBoost 1.7-1의 최신 이미지 버전을 검색하려면 다음 SageMaker Python SDK 명령을 사용합니다.

```
from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='3.0-5')
```


| 프레임워크 | 현재 버전 | GitHub GA | 패치 종료 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| XGBoost | 3.0-5 | 11/17/2025 | 11/17/2026 | 
| XGBoost | 1.7-1 | 03/06/2023 | 03/06/2025 | 
| XGBoost | 1.5-1 | 02/21/2022 | 02/21/2023 | 
| XGBoost | 1.3-1 | 05/21/2021 | 05/21/2022 | 
| XGBoost | 1.2-2 | 09/20/2020 | 09/20/2021 | 
| XGBoost | 1.2-1 | 07/19/2020 | 07/19/2021 | 
| XGBoost |  1.0-1  |  >4년  | 지원되지 않음 | 
| Scikit-Learn |  1.4-2  |  10/30/2025  |  10/30/2026  | 
| Scikit-Learn |  1.2-1  |  03/06/2023  |  03/06/2025  | 
| Scikit-Learn |  1.0-1  |  04/07/2022  |  04/07/2023  | 
| Scikit-Learn |  0.23-1  | 3/6/2023 |  06/02/2021  | 
| Scikit-Learn |  0.20-1  |  >4년  | 지원되지 않음 | 

## SageMaker AI 내장 알고리즘 컨테이너 지원 정책
<a name="pre-built-containers-support-policy-built-in"></a>

SageMaker AI 내장 알고리즘 컨테이너는 [SageMaker AI 내장 기계 학습 알고리즘](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algos.html)을 훈련 및 제공하기 위한 Docker 이미지 세트입니다. 사용 가능한 SageMaker AI 내장 알고리즘 컨테이너를 보려면 [Docker 레지스트리 경로 및 예시 코드](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html) 섹션을 참조하세요. 원하는 AWS 리전으로 이동하여 **(알고리즘)** 태그를 사용하여 이미지를 찾습니다.

기본 제공 컨테이너 이미지의 패치 업데이트는 “있는 그대로” 업데이트입니다. 최신 보안 패치를 최신 상태로 유지하려면 이미지 태그를 사용하여 최신 내장 알고리즘 `latest` 이미지 버전을 확인하는 것이 좋습니다.


| 이미지 컨테이너 | 패치 종료 | 
| --- | --- | 
| `blazingtext:latest` | 05/15/2024 | 
| `factorization-machines:latest` | 05/15/2024 | 
| `forecasting-deepar:latest` | 08/26/2025 | 
| `image-classification:latest` | 05/15/2024 | 
| `instance-segmentation:latest` | 05/15/2024 | 
| `ipembeddings:latest` | 05/15/2024 | 
| `ipinsights:latest` | 05/15/2024 | 
| `kmeans:latest` | 05/15/2024 | 
| `knn:latest` | 05/15/2024 | 
| `linear-learner:inference-cpu-1/training-cpu-1` | 05/15/2024 | 
| `linear-learner:latest` | 05/15/2024 | 
| `mxnet-algorithms:training-cpu/inference-cpu` | 05/15/2024 | 
| `ntm:latest` | 05/15/2024 | 
| `object-detection:latest` | 05/15/2024 | 
| `object2vec:latest` | 05/15/2024 | 
| `pca:latest` | 05/15/2024 | 
| `randomcutforest:latest` | 05/15/2024 | 
| `semantic-segmentation:latest` | 05/15/2024 | 
| `seq2seq:latest` | 05/15/2024 | 

## LLM 호스팅 컨테이너 지원 정책
<a name="pre-built-containers-support-policy-llm-hosting"></a>

HuggingFace 텍스트 생성 추론(TGI) 컨테이너와 같은 [LLM 호스팅 컨테이너](https://github.com/awslabs/llm-hosting-container)는 GitHub 릴리스 날짜로부터 30일 후에 패치 날짜 종료에 도달했습니다.

**중요**  
주요 버전 업데이트가 있는 경우에는 예외가 적용됩니다. 예를 들어 HuggingFace TGI(텍스트 생성 추론) 툴킷이 TGI 2.0으로 업데이트되는 경우 GitHub 릴리스 날짜로부터 3개월 동안 최신 버전의 TGI 1.4를 계속 지원합니다.


| 툴킷 컨테이너 | 현재 버전 | GitHub GA | 패치 종료 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| TGI | tgi2.3.1 | 10/14/2024 | 11/14/2024 | 
| TGI | 최적0.0.25 | 10/04/2024 | 11/04/2024 | 
| TGI | tgi2.2.0 | 07/26/2024 | 08/30/2024 | 
| TGI | tgi2.0.0 | 05/15/2024 | 08/15/2024 | 
| TGI |  tgi1.4.5  |  04/03/2024  |  07/03/2024  | 
| TGI |  tgi1.4.2  |  02/22/2024  |  03/22/2024  | 
| TGI |  tgi1.4.0  |  01/29/2024  |  02/29/2024  | 
| TGI |  tgi1.3.3  |  12/19/2023  |  01/19/2024  | 
| TGI |  tgi1.3.1  |  12/11/2023  |  01/11/2024  | 
| TGI |  tgi1.2.0  |  12/04/2023  |  01/04/2024  | 
| TGI |  최적 0.0.24  |  08/23/2024  |  09/30/2024  | 
| TGI |  최적 0.0.23  |  07/26/2024  |  08/30/2024  | 
| TGI |  최적 0.0.21  |  05/10/2024  |  08/15/2024  | 
| TGI |  최적 0.0.19  |  02/19/2024  |  03/19/2024  | 
| TGI |  최적 0.0.18  |  02/01/2024  |  03/01/2024  | 
| TGI |  최적 0.0.17  |  01/24/2024  |  02/24/2024  | 
| TGI |  최적 0.0.16  |  01/18/2024  |  02/18/2024  | 
| TEI |  tei1.4.0  |  08/01/2024  |  09/01/2024  | 
| TEI |  tei1.2.3  |  04/26/2024  |  05/26/2024  | 

## 지원되지 않는 컨테이너 및 사용 중단
<a name="pre-built-containers-support-policy-deprecation"></a>

컨테이너가 패치 종료에 도달하거나 더 이상 사용되지 않는 경우 더 이상 보안 패치를 수신하지 않습니다. 전체 프레임워크 또는 알고리즘이 더 이상 지원되지 않으면 컨테이너가 더 이상 사용되지 않습니다.

다음 컨테이너는 더 이상 지원되지 않습니다.
+ 2024년 8월부터 `forecasting-deepar` 컨테이너의 기본 MXNet 프레임워크가 유지 관리 종료 상태에 도달하여 컨테이너에 더 이상 보안 패치 또는 업데이트가 제공되지 않습니다.
+ 2024년 4월부터 [SageMaker AI Reinforcement Learning(RL) 컨테이너](https://github.com/aws/sagemaker-rl-container)는 더 이상 지원되지 않습니다. 자체 RL 이미지를 빌드하려면 SageMaker AI RL 컨테이너 GitHub 리포지토리의 [이미지 빌드](https://github.com/aws/sagemaker-rl-container#building-your-image)를 참조하세요.
+ 2023년 9월부터 JumpStart Industry: Financial 컨테이너는 더 이상 지원되지 않습니다.