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# 지원되는 프레임워크 및 AWS 리전
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SageMaker 스마트 시프팅 데이터 로더를 사용하기 전에 선택한 프레임워크가 지원되는지, AWS 계정에서 인스턴스 유형을 사용할 수 있는지, AWS 계정이 지원되는 AWS 리전 중 하나에 있는지 확인합니다.

**참고**  
SageMaker 스마트 시프팅은 기존 데이터 병렬 처리 및 분산 데이터 병렬 처리를 통한 PyTorch 모델 훈련을 지원하므로 모든 GPU 작업자에서 모델 복제본을 만들고 `AllReduce` 작업을 사용합니다. 샤딩된 데이터 병렬 처리를 포함한 모델 병렬 처리 기법에서는 작동하지 않습니다. SageMaker 스마트 시프팅은 데이터 병렬 처리 작업에서 작동하므로 훈련하는 모델이 각 GPU 메모리에 맞는지 확인하세요.

## 지원되는 프레임워크
<a name="train-smart-sifting-supported-frameworks"></a>

SageMaker 스마트 시프팅은 다음과 같은 딥 러닝 프레임워크를 지원하며 AWS 딥 러닝 컨테이너를 통해 사용할 수 있습니다.

**Topics**
+ [PyTorch](#train-smart-sifting-supported-frameworks-pytorch)

### PyTorch
<a name="train-smart-sifting-supported-frameworks-pytorch"></a>


| 프레임워크 | 프레임워크 버전 | 딥 러닝 컨테이너 URI | 
| --- | --- | --- | 
| PyTorch | 2.1.0 | {{763104351884}}.dkr.ecr.{{region}}.amazonaws.com/pytorch-training:2.1.0-gpu-py310-cu121-ubuntu20.04-sagemaker | 

사전 구축된 컨테이너에 대한 자세한 내용은 *AWS 딥 러닝컨테이너 GitHub 리포지토리*의 [SageMaker AI 프레임워크 컨테이너](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)를 참조하세요.

## AWS 리전
<a name="train-smart-sifting-supported-regions"></a>

[SageMaker 스마트 시프팅 라이브러리와 함께 패키징된 컨테이너](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-training-compiler-containers)는 [AWS Deep Learning Containers](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)가 사용 중인 AWS 리전 에서 사용할 수 있습니다.

## 인스턴스 유형
<a name="train-smart-sifting-instance-types"></a>

모든 인스턴스 유형의 모든 PyTorch 훈련 작업에 SageMaker 스마트 시프팅을 사용할 수 있습니다. P4d, P4de 또는 P5 인스턴스를 사용하는 것이 좋습니다.