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# Notes de mise à jour concernant les fonctionnalités de profilage d'Amazon SageMaker AI
Consultez les notes de mise à jour suivantes pour suivre les dernières mises à jour des fonctionnalités de profilage de
**Note**
Avis de fin de support : le 30 juin 2027, le support d'Amazon SageMaker Profiler AWS prendra fin. Après le 30 juin 2027, vous ne pourrez plus accéder à la console Profiler ni aux ressources du Profiler. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Modification de la disponibilité du profileur](profiler-availability-change.md).
Amazon SageMaker AI.
## 21 mars 2024
**Mises à jour des devises**
[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) a ajouté le support pour les versions PyTorch 2.2.0, 2.1.0 et 2.0.1.
**AWS Conteneurs Deep Learning préinstallés avec SageMaker Profiler **
[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) est fourni dans les conteneurs [AWS](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) Deep Learning suivants.
+ SageMaker Conteneur AI Framework pour PyTorch v2.2.0
+ SageMaker Conteneur AI Framework pour PyTorch v2.1.0
+ SageMaker Conteneur AI Framework pour PyTorch v2.0.1
## 14 décembre 2023
**Mises à jour des devises**
[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) a ajouté le support pour la version TensorFlow 2.13.0.
**Évolutions**
Cette mise à jour implique une modification importante. Le nom du package Python de SageMaker Profiler est remplacé par`smppy`. `smprof` Si vous avez utilisé la version précédente du package alors que vous avez commencé à utiliser les derniers conteneurs [ SageMaker ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) AI Framework TensorFlow répertoriés dans la section suivante, assurez-vous de mettre à jour le nom du package de `smppy` à `smprof` dans la déclaration d'importation de votre script de formation.
**AWS Conteneurs Deep Learning préinstallés avec SageMaker Profiler **
[SageMaker Profiler ](train-use-sagemaker-profiler.md) est fourni dans les conteneurs [AWS](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md) Deep Learning suivants.
+ SageMaker Conteneur AI Framework pour TensorFlow v2.13.0
+ SageMaker Conteneur AI Framework pour TensorFlow v2.12.0
Si vous utilisez les versions précédentes des conteneurs du [ framework ](profiler-support.md#profiler-support-frameworks) telles que la TensorFlow v2.11.0, le package Python SageMaker Profiler est toujours disponible sous la forme. `smppy` Si vous ne savez pas quelle version ou quel nom de package utiliser, remplacez l'instruction d'importation du package SageMaker Profiler par l'extrait de code suivant.
```
try:
import smprof
except ImportError:
# backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
import smppy as smprof
```
## 24 août 2023
**Nouvelles fonctionnalités**
Lancement d'Amazon SageMaker Profiler, une fonctionnalité de profilage et de visualisation de l' SageMaker IA permettant d'explorer en profondeur les ressources de calcul provisionnées tout en formant des modèles de deep learning et en améliorant la visibilité des détails au niveau des opérations. SageMaker Profiler fournit des modules Python (`smppy`) permettant d'ajouter des annotations dans l'ensemble des scripts PyTorch ou d' TensorFlowentraîner des scripts et d'activer SageMaker Profiler. Vous pouvez accéder aux modules via le SDK SageMaker AI Python et les conteneurs AWS Deep Learning. Pour toutes les tâches exécutées avec les modules Python de SageMaker Profiler, vous pouvez charger les données de profil dans l'application SageMaker Profiler UI qui fournit un tableau de bord récapitulatif et une chronologie détaillée. Pour en savoir plus, veuillez consulter la section [SageMaker Profileur Amazon](train-use-sagemaker-profiler.md).
Cette version du package SageMaker Profiler Python est intégrée dans les conteneurs [ SageMaker AI Framework suivants ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md#sagemaker-framework-containers-sm-support-only) pour PyTorch et TensorFlow.
+ PyTorch v2.0.0
+ PyTorch V1.13.1
+ TensorFlow v2.12.0
+ TensorFlow v2.11.0