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# 宣布終止支援 SageMaker AI Operators for Kubernetes 原始版本
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本頁宣布終止支援 [SageMaker AI Operators for Kubernetes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s) 的原始版本，並提供常見問題的解答，以及有關 [Amazon SageMaker AI 專用 ACK 服務控制器](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller) (完全受支援的新一代 SageMaker AI Operators for Kubernetes) 的遷移資訊。如需新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes 的一般資訊，請參閱[最新 SageMaker AI Operators for Kubernetes](kubernetes-sagemaker-operators-ack.md)。

## 終止支援常見問答集
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**Topics**
+ [我們為什麼要終止支援 SageMaker AI Operators for Kubernetes 的原始版本？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-why)
+ [我可以在哪裡找到新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes 和 ACK 的詳細資訊？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-more)
+ [終止支援 (EOS) 是什麼意思？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-definition)
+ [如何將工作負載遷移至新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes，以進行訓練和推論？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-how)
+ [我應該遷移至哪個版本的 ACK？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-version)
+ [初始版本的 SageMaker AI Operators for Kubernetes 和新版運算子 (Amazon SageMaker AI 專用 ACK 服務控制器) 在功能上是否相同？](#kubernetes-sagemaker-operators-eos-faq-parity)

### 我們為什麼要終止支援 SageMaker AI Operators for Kubernetes 的原始版本？
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使用者現在可以利用 [Amazon SageMaker AI 專用 ACK 服務控制器](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)。ACK 服務控制器是新一代 SageMaker AI Operators for Kubernetes，以 [AWS Controllers for Kubernetes ](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/)(ACK) 為基礎，這是針對生產最佳化的社群驅動專案，標準化透過 Kubernetes Operator 公開 AWS 服務的方式。因此，我們宣布終止支援 (EOS) [SageMaker AI Operators for Kubernetes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s) 的原始版本 (非 ACK 型)。[Amazon Elastic Kubernetes Service Kubernetes 1.21](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/kubernetes-versions.html#kubernetes-release-calendar) 於 **2023 年 2 月 15 日**終止支援。

如需與 ACK 相關的更多資訊，請參閱 [ACK 歷史記錄和原則](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/background/)。

### 我可以在哪裡找到新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes 和 ACK 的詳細資訊？
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+ 如需新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes 的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker AI 專用 [ACK 服務控制器 ](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)GitHub 儲存庫或閱讀 [Kubernetes 專用AWS 控制器文件](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/overview/)。
+ 如需有關如何使用 Amazon EKS 搭配 Amazon SageMaker AI 專用 ACK 服務控制器訓練機器學習模型的教學課程，請參閱此 [SageMaker AI 範例](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/)。

  如需自動擴展範例，請參閱[使用應用程式自動擴展來擴展 SageMaker AI 工作負載](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)。
+ 如需與 AWS Kubernetes 專用控制器 (ACK) 相關的資訊，請參閱 [AWS Kubernetes 專用控制器](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/) (ACK) 文件。
+ 如需受支援 SageMaker AI 資源的清單，請參閱 [ACK API 參考](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/reference/)。

### 終止支援 (EOS) 是什麼意思？
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雖然使用者可以繼續使用其當前的運算子，但我們不再為運算子開發新功能，也不會針對發現的任何問題發布任何修補程式或安全性更新。`v1.2.2` 是 [SageMaker AI Operators for Kubernetes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master) 的最新版本。使用者應遷移其工作負載，以使用 [Amazon SageMaker AI 專用 ACK 服務控制器](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)。

### 如何將工作負載遷移至新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes，以進行訓練和推論？
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如需將資源從舊版遷移至新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes 的相關資訊，請遵循[將資源遷移到最新的運算子](kubernetes-sagemaker-operators-migrate.md)操作。

### 我應該遷移至哪個版本的 ACK？
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使用者應遷移至 [Amazon SageMaker AI 專用 ACK 服務控制器](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller/tags)的最新版本。

### 初始版本的 SageMaker AI Operators for Kubernetes 和新版運算子 (Amazon SageMaker AI 專用 ACK 服務控制器) 在功能上是否相同？
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是的，功能相同。

兩個版本之間的主要顯著差異包括：
+ ACK 型 SageMaker AI Operators for Kubernetes 使用的自訂資源定義 (CRD) 遵循 AWS API 定義，使其與原始版本中 SageMaker AI Operators for Kubernetes 的自訂資源規格不相容。請參閱新控制器中的 [CRD](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller/tree/main/helm/crds)，或使用遷移指南來採用資源並使用新的控制器。
+ `Hosting Autoscaling` 政策不再是新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes 中的一部分，而且已遷移至[應用程式自動擴展](https://github.com/aws-controllers-k8s/applicationautoscaling-controller) ACK 控制器。若要了解如何使用應用程式自動擴展控制器在 SageMaker AI 端點上設定自動擴展，請遵循此[自動擴展範例](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)。
+ `HostingDeployment` 資源用於在一個 CRD 中建立模型、端點組態和端點。新版 SageMaker AI Operators for Kubernetes 為每種資源提供個別的 CRD。