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# 宣布终止对 Kubernetes SageMaker 人工智能运算符原始版本的支持
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本页面宣布终止对适用于 [Kubernetes 的 SageMaker AI Oper](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s) ators 原始版本的支持，并提供了常见问题的答案以及有关 Amazon A [ SageMaker I 的 ACK 服务控制器的迁移信息，Amazon A](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller) I 是新一代完全支持的 Kubernetes SageMaker 人工智能运营商。有关适用于 Kubernetes 的新 SageMaker AI 运算符的一般信息，请参阅。[适用于 Kubernetes 的最新 SageMaker 人工智能运算符](kubernetes-sagemaker-operators-ack.md)

## 终止支持常见问题
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**Topics**
+ [为什么我们要终止对 Kubernetes SageMaker 人工智能运算符原始版本的支持？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-why)
+ [在哪里可以找到有关适用于 Kubernetes 和 ACK 的全新 SageMaker AI 运算符的更多信息？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-more)
+ [终止支持 (EOS) 是什么意思？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-definition)
+ [如何将我的工作负载迁移到适用于 Kubernetes 的全新 SageMaker AI 操作员进行训练和推理？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-how)
+ [我应该迁移到哪个版本的 ACK？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-version)
+ [Kubernetes 的初始 SageMaker 人工智能运算符和新的运营商（Amazon A SageMaker I 的 ACK 服务控制器）在功能上是否相同？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-parity)

### 为什么我们要终止对 Kubernetes SageMaker 人工智能运算符原始版本的支持？
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用户现在可以利用[适用于 Amazon A SageMaker I 的 ACK 服务控制器](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)。ACK 服务控制器是新一代适用于 Kubernetes SageMaker 的人工智能操作员，基于 Kubernetes [AWS 控制器 (ACK)，这是一个针对生产进行了优化的社区驱动项目，它标准化了通过 Kubernetes](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/) 运营商公开服务的方式。 AWS 因此，我们宣布终止对 Kubernetes [ SageMaker 人工智能运算符](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s)原始版本（非基于 ACK）的支持 (EOS)。该支持将于 **2023 年 2 月 15 日**连同 [Amazon Elastic Kubernetes Service Kubernetes 1.21](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/kubernetes-versions.html#kubernetes-release-calendar) 一起终止。

有关 ACK 的更多信息，请参阅 [ACK 历史和原则](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/background/)。

### 在哪里可以找到有关适用于 Kubernetes 和 ACK 的全新 SageMaker AI 运算符的更多信息？
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+ 有关适用于 Kubernetes 的全新 SageMaker AI 运算符的更多信息，请参阅适用于 A [mazon A SageMaker I GitHub 存储库的 ACK 服务控制器或阅读适用于](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller) Kubernetes [的AWS 控制器文档](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/overview/)。
+ 有关如何使用 Amazon EKS 使用适用于 Amazon A SageMaker I 的 ACK 服务控制器训练机器学习模型的教程，请参阅此 [SageMaker AI 示例](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/)。

  有关自动缩放的示例，请参阅[使用 Application Auto Scaling 扩展 SageMaker AI 工作负载](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)。
+ 有关 AWS Controller for Kubernetes (ACK) 的信息，请参阅 [AWS Controllers for Kubernetes](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/) (ACK) 文档。
+ 有关支持的 SageMaker AI 资源列表，请参阅 [ACK API 参考](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/reference/)。

### 终止支持 (EOS) 是什么意思？
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虽然用户可以继续使用他们当前的运营商，但我们不再为运营商开发新功能，也不会针对发现的任何问题发布任何补丁或安全更新。 `v1.2.2`是 [Kubernetes SageMaker 人工智能运算符的最后](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master)一个版本。用户应将其工作负载迁移到使用[适用于 Amazon A SageMaker I 的 ACK 服务控制器](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)。

### 如何将我的工作负载迁移到适用于 Kubernetes 的全新 SageMaker AI 操作员进行训练和推理？
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有关将资源从旧版迁移到新版 Kubernetes SageMaker 人工智能运算符的信息，请访问。[将资源迁移到最新 Operator](kubernetes-sagemaker-operators-migrate.md)

### 我应该迁移到哪个版本的 ACK？
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用户应迁移到最新发布的[适用于 Amazon A SageMaker I 的 ACK 服务控制器](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller/tags)版本。

### Kubernetes 的初始 SageMaker 人工智能运算符和新的运营商（Amazon A SageMaker I 的 ACK 服务控制器）在功能上是否相同？
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是，它们具有同等的功能。

两个版本之间一些主要显著差异包括：
+ 基于 ACK 的 SageMaker AI 运营商在 Kubernetes 上使用的自定义资源定义 (CRD) 遵循 AWS API 定义，因此它与 Kubernetes SageMaker 人工智能运营商在原始版本中的自定义资源规范不兼容。请参阅新控制器[CRDs](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller/tree/main/helm/crds)中的或使用迁移指南来采用资源并使用新控制器。
+ 该`Hosting Autoscaling`策略不再是适用于 Kubernetes 的新 SageMaker AI Operators 的一部分，并且已迁移到[应用程序自动](https://github.com/aws-controllers-k8s/applicationautoscaling-controller)缩放 ACK 控制器中。要了解如何使用应用程序自动缩放控制器在 A SageMaker I 端点上配置自动缩放，请按照此[自动](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)缩放示例进行操作。
+ `HostingDeployment` 资源用于在一个 CRD 中创建模型、端点配置和端点。适用于 Kubernetes 的全新 SageMaker AI 操作员每种资源都有单独的 CRD。