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# Biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos v1.x (Archivada)
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**importante**  
El 19 de diciembre de 2023, se lanzará la versión 2 de la biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos (SMP). Las capacidades de SMP v1 no se admiten en futuras versiones, en favor de la biblioteca de SMP v2. La sección y los temas siguientes están archivados y son específicos del uso de la biblioteca de SMP v1. Para obtener información acerca del uso de la biblioteca de SMP v2, consulte [SageMaker biblioteca de paralelismo de modelos v2](model-parallel-v2.md).

Utilice la biblioteca paralela de modelos de Amazon SageMaker AI para entrenar modelos de aprendizaje profundo (DL) de gran tamaño que son difíciles de entrenar debido a las limitaciones de memoria de la GPU. La biblioteca divide un modelo de forma automática y eficiente en varias GPU e instancias. Con la biblioteca, puede lograr una precisión de predicción objetivo más rápido mediante el entrenamiento eficiente de modelos DL más grandes con miles de millones o billones de parámetros.

Puede utilizar la biblioteca para particionar automáticamente sus propios PyTorch modelos TensorFlow y los suyos en varias GPU y varios nodos con cambios de código mínimos. Puedes acceder a la API de la biblioteca a través del SDK de SageMaker Python.

Utilice las siguientes secciones para obtener más información sobre el paralelismo de modelos y la biblioteca de modelos SageMaker paralelos. La documentación de las API de esta biblioteca se encuentra en [las API de entrenamiento distribuidas](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.199.0/api/training/smd_model_parallel.html) de la documentación del *SDK de SageMaker Python v2.199.0*. 

**Topics**
+ [Introducción al paralelismo de modelos](model-parallel-intro.md)
+ [Marcos compatibles y Regiones de AWS](distributed-model-parallel-support.md)
+ [Características principales de la biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos](model-parallel-core-features.md)
+ [Ejecute un trabajo de formación SageMaker distribuido con Model Paralelism](model-parallel-use-api.md)
+ [Puntos de control y Fine-Tuning un modelo con paralelismo de modelos](distributed-model-parallel-checkpointing-and-finetuning.md)
+ [Ejemplos de la biblioteca de paralelismo de modelos Amazon SageMaker AI v1](distributed-model-parallel-examples.md)
+ [SageMaker Mejores prácticas de paralelismo de modelos distribuidos](model-parallel-best-practices.md)
+ [Consejos y dificultades de configuración de la biblioteca de paralelismo de modelos SageMaker distribuidos](model-parallel-customize-tips-pitfalls.md)
+ [Solución de problemas de paralelismo de modelos](distributed-troubleshooting-model-parallel.md)