本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 預先建置的 SageMaker 映像支援政策
<a name="pre-built-containers-support-policy"></a>

所有[預先建置的 SageMaker 映像](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)，包括架構特定的容器、所列的內建演算法容器、演算法和模型套件 AWS Marketplace，以及[AWS 深度學習容器](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/what-is-dlc.html)，都會定期掃描[常見漏洞與暴露 (CVE) 計畫](https://www.cve.org/)和[國家漏洞資料庫 (NVD)](https://nvd.nist.gov/) 列出的常見漏洞。如需更多 CVE 的詳細資訊，請參閱 [CVE 常見問答集 (FAQ)](https://www.cve.org/ResourcesSupport/FAQs)。受支援的預先建置容器映像會在任何安全性修補之後收到更新的次要版本。

所有受支援的容器映像都會定期更新，以解決任何重要 CVE。針對極嚴重的情況，建議客戶在自有 [Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 中建置和託管容器的修補版本](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html)。

如果您執行的容器映像版本不再受支援，您可能就不會有最新驅動程式、程式庫和相關套件。如需更新的版本，建議您使用您選擇的最新映像，升級至受支援的架構。

SageMaker AI 不會發行新容器out-of-patch映像 AWS 區域。

**注意**  
自 2024 年 8 月起，`forecasting-deepar` 容器不會再收到安全性修補或更新。雖然您可以繼續使用此容器，但會產生額外風險。整個架構或演算法不再受支援，且容器的基礎 MXNet 架構已到達維護截止日期之後，容器就會淘汰。

**Topics**
+ [AWS 深度學習容器 (DLC) 支援政策](#pre-built-containers-support-policy-dlc)
+ [SageMaker AI ML 架構容器支援政策](#pre-built-containers-support-policy-ml-framework)
+ [SageMaker AI 內建演算法容器支援政策](#pre-built-containers-support-policy-built-in)
+ [LLM 託管容器支援政策](#pre-built-containers-support-policy-llm-hosting)
+ [不支援的容器和棄用](#pre-built-containers-support-policy-deprecation)

## AWS 深度學習容器 (DLC) 支援政策
<a name="pre-built-containers-support-policy-dlc"></a>

AWS 深度學習容器是一組 Docker 影像，用於訓練和提供深度學習模型。如需檢視可用映像，請參閱深度學習容器 GitHub 儲存庫中的[可用的深度學習容器映像](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)。

DLC GitHub 發行日期後 365 天，DLC 的修補即會結束。DLC 修補更新不是「就地」更新。您必須刪除執行個體上的現有映像，並提取最新的容器映像，而不終止執行個體。如需更多詳細資訊，請參閱 *AWS 深度學習容器開發人員指南*中的[架構支援政策](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html)。

參考[AWS 深度學習容器架構支援政策表](https://aws.amazon.com/releasenotes/dlc-support-policy/)，以檢查 AWS DLCs 主動支援哪些架構和版本。您可以參考支援政策資料表中與 DLC 相關的架構，了解未明確列出的任何映像。例如，您可以參考 `huggingface-pytorch-inference` 和 `stabilityai-pytorch-inference` 等 DLC 映像的支援政策資料表中的 **PyTorch**。

**注意**  
如果 DLC 使用 HuggingFace [轉換器](https://huggingface.co/docs/transformers/en/index) SDK，則僅支援具最新轉換器版本的映像。如需更多詳細資訊，請參閱 [Docker 登錄檔路徑和範例程式碼](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)中的您選擇的區域 **HuggingFace**。

## SageMaker AI ML 架構容器支援政策
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SageMaker AI ML 架構容器是一組 Docker 映像，以針對 XGBoost 和 Scikit Learn 等常見架構最佳化的環境，來訓練和提供機器學習工作負載。若要檢視可用的 SageMaker AI ML 架構容器，請參閱 [Docker 登錄檔路徑和範例程式碼](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)。導覽至您選擇的 AWS 區域，然後使用 **（演算法） **標籤瀏覽影像。SageMaker AI ML 架構容器也遵循 [AWS 深度學習容器架構支援政策](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/support-policy.html)。

若要在架構模式中擷取 XGBoost 1.7-1 的最新映像版本，請使用下列 SageMaker Python SDK 命令：

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


| 架構 | 目前版本 | GitHub GA | 修補結束 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 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  |  超過 4 年  | 不支援 | 
| 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  |  超過 4 年  | 不支援 | 

## SageMaker AI 內建演算法容器支援政策
<a name="pre-built-containers-support-policy-built-in"></a>

SageMaker AI 內建演算法容器是一組 Docker 映像，用於訓練和提供 [SageMaker AI 的內建機器學習演算法](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algos.html)。若要檢視可用的 SageMaker AI 內建演算法容器，請參閱 [Docker 登錄檔路徑和範例程式碼](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)。導覽至您選擇的 AWS 區域，然後使用 **（演算法） **標籤瀏覽影像。

內建容器映像的修補更新是「就地」更新。若要隨時掌握最新的安全性修補，建議您使用 `latest` 映像標籤查看最新的內建演算法映像版本。


| 映像容器 | 修補結束 | 
| --- | --- | 
| `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 託管容器支援政策
<a name="pre-built-containers-support-policy-llm-hosting"></a>

[LLM 託管容器](https://github.com/awslabs/llm-hosting-container)，例如 HuggingFace 文字產生推論 (TGI) 容器，在其 GitHub 發行日期後 30 天到達修補結束日期。

**重要**  
主要版本更新時，我們會進行例外處理。例如，如果 HuggingFace 文字產生推論 (TGI) 工具組更新至 TGI 2.0，我們會從 GitHub 發行日起三個月內繼續支援最新版本的 TGI 1.4。


| 工具組容器 | 目前版本 | GitHub GA | 修補結束 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 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  | 

## 不支援的容器和棄用
<a name="pre-built-containers-support-policy-deprecation"></a>

當容器到達修補結束或已棄用時，就不會再收到安全性修補。當不再支援整個架構或演算法時，容器會淘汰。

下列容器不再取得支援：
+ 自 2024 年 8 月起，由於容器的基礎 MXNet 架構維護結束，`forecasting-deepar` 容器不會再收到安全性修補或更新。
+ 自 2024 年 4 月起，不再支援 [SageMaker AI 強化學習 (RL) 容器](https://github.com/aws/sagemaker-rl-container)。若要建置自有 RL 映像，請參閱 SageMaker AI RL 容器 GitHub 儲存庫中的[建置映像](https://github.com/aws/sagemaker-rl-container#building-your-image)。
+ 自 2023 年 9 月起，不再支援 JumpStart 產業：金融容器。