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SageMaker Studio 映像支援政策

Amazon SageMaker Distribution 是一組可在 SageMaker Studio 上使用的 Docker 映像，其中包含機器學習、資料科學和視覺化的熱門架構。

這些映像包括 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 等深度學習架構；numpy、scikit-learn 和 pandas 等熱門 Python 套件；以及 JupyterLab 和程式碼編輯器 (以 Code-OSS、Visual Studio Code - Open Source 為基礎) 等 IDE。Distribution 包含所有這些套件的最新版本，以便彼此相容。

此頁面詳細說明 SageMaker Studio 上 SageMaker Distribution 映像的支援政策和可用性。

版本控制、發行節奏和支援政策

如需版本控制、發行節奏、支援政策、支援的影像版本和不支援的影像版本的詳細資訊，請參閱 GitHub 上的 Amazon SageMaker Distribution 支援政策。

常見問答集

什麼構成了主要映像版本發行？

主要映像版本每 6 個月發行一次。Amazon SageMaker Distribution 的主要映像版本發行涉及將所有核心相依性升級至最新的相容版本，並可能包括新增或移除套件。Python 架構只會在新的主要版本發行時升級。例如，在主要版本 2 中，Python 架構從 3.10 升級到 3.11、PyTorch 從 2.0 升級到 2.3、TensorFlow 從 2.14 升級到 2.17、Autogluon 從 0.8 升級到 1.1，並有 4 個套件新增至映像。

什麼構成了次要映像版本發行？

次要映像版本每個月都會針對所有支援的主要版本發行。Amazon SageMaker Distribution 的次要映像版本發行涉及將 Python 和 CUDA 以外的所有核心相依性升級至相同主要版本內最新的相容次要版本，並可能包括新增套件。例如，次要版本發行時，langchain 可能從 0.1 升級至 0.2，而 jupyter-ai 從 2.18 升級至 2.20。

什麼構成了修補程式映像版本發行？

修補程式映像版本會視需要發行，以修正安全漏洞。Amazon SageMaker Distribution 的修補程式映像版本發行涉及將其所有核心相依性更新至相同次要版本內最新的相容修補程式版本。在修補程式版本發行期間，SageMaker Distribution 不會新增或移除任何套件。例如，修補程式版本發行時，matplotlib 可能從 3.9.1 升級至 3.9.2，而 boto3 從 1.34.131 升級至 1.34.162。

哪裡可以找到特定映像版本中可用的套件？

每個映像版本在 GitHub 儲存庫的 build_artifacts 資料夾中都有一個 release.md 檔案，其中顯示 CPU 和 GPU 映像的所有套件和套件版本。CPU 和 GPU 版本詳細資訊套件升級的個別 changelog 檔案。Changelog 會比較新映像版本與先前的映像版本。例如，1.9.0 版與最新修補程式 1.8 版比較、1.9.1 版與 1.9.0 版比較，而 2.0.0 版與當時可用的最新次要版本的最新修補程式版本比較。

如何掃描映像是否有 Common Vulnerabilities and Exposures (CVE)？

Amazon SageMaker AI 利用 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 增強型掃描，自動偵測 SageMaker 分佈映像的漏洞和修正。 AWS 會持續執行 ECR 增強型掃描，以取得所有支援映像版本的最新修補程式版本。當偵測到漏洞且修正可用時， 會 AWS 發行更新的映像版本來修復問題。

在不再支援映像之後，我是否仍然可以使用較舊的映像？

這些映像可在 SageMaker Studio 上使用，直到指定的可用性日期為止。較舊的映像在支援終止並從 Studio 中移除後，仍可在 ECR 中使用。您可以從 ECR 下載較舊的映像版本，並建立自訂 SageMaker 映像。不過，我們強烈建議升級至支援的影像版本，以持續接收安全性更新和錯誤修正。建置自己的自訂映像的客戶負責掃描和修補其映像。如需詳細資訊，請參閱 AWS 共同責任模型。