本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
预建 SageMaker 镜像支持政策
定期扫描所有预先构建的 SageMaker 映像，包括特定于框架的容器、内置算法容器 AWS Marketplace、中列出的算法和模型包以及 Dee AWS p Learning Containers，以查找常见漏洞和暴露 (CVE) 计划和国家漏洞数据库 (NVD) 列出的常见
所有支持的容器映像都会定期更新，以解决任何关键 CVE 的问题。对于严重程度较高的场景，我们建议客户在自己的 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 中构建并托管已打补丁的容器版本。
如果您运行的容器映像版本不再受支持，则可能没有最新的驱动程序、库和相关软件包。要获得更新的版本，我们建议您使用您选择的最新的映像来升级到可用的支持框架之一。
SageMaker AI 不会在新 AWS 区域版本中发布容器的补丁外映像。
注意
自 2024 年 8 月起，forecasting-deepar 容器不再接收安全补丁或更新。虽然您可以继续使用此容器，但会产生额外的风险。当不再支持整个框架或算法，并且容器的底层 MXNet 框架已达到维护结束时，就会弃用容器。
主题
AWS Deep Learning Containers (DLC) 支持政策
AWS Deep Learning Containers 是一组 Docker 镜像，用于训练和提供深度学习模型。要查看可用图像，请参阅可用的 Deep Learning Containers 镜像
DLC 在 GitHub 发布日期 365 天后就到了补丁的终止日期。DLC 的补丁更新不是“替代”更新。您必须删除实例上的现有映像，并在不终止实例的情况下调用最新的容器映像。有关更多信息，请参阅 Framewor k Support 政策
参考 Dee AWS p Learning Containers Framework 支持策略表huggingface-pytorch-inference和。stabilityai-pytorch-inference
注意
如果 DLC 使用 HuggingFace Transformers
SageMaker AI ML 框架容器支持政策
SageMaker AI ML 框架容器是一组 Docker 镜像，用于训练和服务机器学习工作负载，其环境已针对 XGBoost 和 Scikit Learn 等常见框架进行了优化。要查看可用的 SageMaker AI ML 框架容器，请参阅 Docker 注册表路径和示例代码。导航到您选择的 AWS 区域，然后浏览带有（算法）标签的图像。 SageMaker AI ML 框架容器还遵守AWS 深度学习容器框架支持政策
要在框架模式下检索 XGBoost 1.7-1 的最新图像版本，请使用以下 SDK 命令： SageMaker Python
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='3.0-5')
| 框架 | 当前版本 | GitHub GA | 补丁结束 |
|---|---|---|---|
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 |
>4 岁 |
不支持 |
| 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 |
>4 岁 |
不支持 |
注意
Scikit-Learn 1.4-2 在 Python 3.10 () 1.4-2 和 Python 3.12 (1.4-2-py312) 图像变体中都可用。Python 3.12 镜像不包含 ml-i
SageMaker AI Built-in 算法容器支持政策
SageMaker AI Built-in 算法容器是一组 Docker 镜像，用于训练和提供 A SageMaker I 的内置机器学习算法。要查看可用的 SageMaker AI Built-in 算法容器，请参阅 Docker 注册表路径和示例代码。导航到您选择的 AWS 区域，然后浏览带有（算法）标签的图像。
内置容器映像的补丁更新是“替代”更新。要及时了解最新的安全补丁，我们建议使用 latest 映像标签查看最新的内置算法映像版本。
| 映像容器 | 补丁结束 |
|---|---|
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
08/26/2025 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
|
05/15/2024 |
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05/15/2024 |
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05/15/2024 |
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05/15/2024 |
LLM 托管容器支持策略
LLM 托管容器
重要
当有重大版本更新时，我们会例外处理。例如，如果HuggingFace文本生成推理 (TGI) 工具包更新到 TGI 2.0，那么自发布之日起，我们将继续支持最新版本的 TGI 1.4，为期三个月。 GitHub
| 工具包容器 | 当前版本 | GitHub GA | 补丁结束 |
|---|---|---|---|
TGI |
tgi2.3.1 |
10/14/2024 |
11/14/2024 |
TGI |
optimum0.0.25 |
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 |
optimum 0.0.24 |
08/23/2024 |
09/30/2024 |
TGI |
optimum 0.0.23 |
07/26/2024 |
08/30/2024 |
TGI |
optimum 0.0.21 |
05/10/2024 |
08/15/2024 |
TGI |
optimum 0.0.19 |
02/19/2024 |
03/19/2024 |
TGI |
optimum 0.0.18 |
02/01/2024 |
03/01/2024 |
TGI |
optimum 0.0.17 |
01/24/2024 |
02/24/2024 |
TGI |
optimum 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 |
不支持的容器和弃用
当容器达到补丁结束期限或被弃用时，它将不再接受安全补丁。当整个框架或算法不再受支持时，容器就会被弃用。
以下容器不再获得支持：
-
自 2024 年 8 月起，由于
forecasting-deepar容器的底层 MXNet 框架已接近维护结束，因此该容器不再接收安全补丁或更新。 -
自 2024 年 4 月起，不再支持SageMaker 人工智能强化学习 (RL) 容器
。要构建自己的 RL 映像，请参阅在 SageMaker AI RL 容器 GitHub存储库中构建您的镜像 。 -
自 2023 年 9 月起，不再支持 “ JumpStart 行业：金融容器”。
