SageMaker Immagini Amazon disponibili per l'uso con Studio Classic - Amazon SageMaker AI
Formato ARN dell’immagineTag URI supportatiImmagini supportateImmagini destinate al ritiroImmagini obsolete

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SageMaker Immagini Amazon disponibili per l'uso con Studio Classic

Importante

A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l'utilizzo dell'applicazione Studio Classic. Per informazioni sull'utilizzo dell'esperienza Studio aggiornata, consultaAmazon SageMaker Studio.

Questa pagina elenca le SageMaker immagini e i kernel associati disponibili in Amazon SageMaker Studio Classic. Questa pagina fornisce anche informazioni sul formato necessario per creare l'ARN per ogni immagine. SageMaker le immagini contengono l'ultimo SDK Amazon SageMaker Python e l'ultima versione del kernel. Per ulteriori informazioni, consulta Deep Learning Containers Images.

Formato ARN dell’immagine

Nella tabella seguente sono elencati i formati ARN e URI delle immagini per ogni regione. Per creare l'ARN completo per un'immagine, sostituisci il resource-identifier segnaposto con l'identificatore di risorsa corrispondente per l'immagine. L'identificatore di risorsa si trova nella tabella delle immagini e dei SageMaker kernel. Per creare l'URI completo per un'immagine, sostituisci il tag segnaposto con il tag cpu o gpu corrispondente. Per l'elenco dei tag che puoi usare, vedi. Tag URI supportati

Nota

SageMaker Le immagini di distribuzione utilizzano un insieme distinto di immagini ARNs, elencate nella tabella seguente.

Regione Formato ARN dell’immagine SageMaker Formato ARN dell'immagine di distribuzione SageMaker Formato URI dell'immagine di distribuzione
us-east-1 arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:us-east-1:885854791233:image/resource-identifier 885854791233.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag
us-east-2 arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:us-east-2:137914896644:image/resource-identifier 137914896644.dkr. ecr.us-east-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
us-west-1 arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:us-west-1:053634841547:image/resource-identifier 053634841547.dkr. ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
us-west-2 arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:us-west-2:542918446943:image/resource-identifier 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
af-south-1 arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:af-south-1:238384257742:image/resource-identifier 238384257742.dkr. ecr.af-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
ap-east-1 arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-east-1:523751269255:image/resource-identifier 523751269255dkr. ecr.ap-east-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
ap-south-1 arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-south-1:245090515133:image/resource-identifier 245090515133dkr. ecr.ap-south-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag
ap-northeast-2 arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:064688005998:image/resource-identifier 064688005998.dkr. ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag
ap-southeast-1 arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:022667117163:image/resource-identifier 022667117163.dkr. ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
ap-southeast-2 arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:648430277019:image/resource-identifier 648430277019.dkr. ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag
ap-northeast-1 arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:010972774902:image/resource-identifier 010972774902.dkr. ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
ca-central-1 arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ca-central-1:481561238223:image/resource-identifier 481561238223.dkr. ecr.ca-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
eu-central-1 arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:eu-central-1:545423591354:image/resource-identifier 545423591354.dkr. ecr.eu-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
eu-west-1 arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:eu-west-1:819792524951:image/resource-identifier 819792524951.dkr. ecr.eu-west-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
eu-west-2 arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:eu-west-2:021081402939:image/resource-identifier 021081402939dkr. ecr.eu-west-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag
eu-west-3 arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:eu-west-3:856416204555:image/resource-identifier 856416204555.dkr. ecr.eu-west-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
eu-north-1 arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:eu-north-1:175620155138:image/resource-identifier 175620155138.dkr. ecr.eu-north-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
eu-south-1 arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:eu-south-1:810671768855:image/resource-identifier 810671768855.dkr. ecr.eu-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
sa-east-1 arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:sa-east-1:567556641782:image/resource-identifier 567556641782.dkr. ecr.sa-east-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
ap-northeast-3 arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:792733760839:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:564864627153:image/resource-identifier 564864627153.dkr. ecr.ap-northeast-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
ap-southeast-3 arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:276181064229:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:370607712162:image/resource-identifier 370607712162.dkr. ecr.ap-southeast-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
me-south-1 arn:aws:sagemaker:me-south-1:117516905037:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:me-south-1:523774347010:image/resource-identifier 523774347010.dkr. ecr.me-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag
me-central-1 arn:aws:sagemaker:me-central-1:103105715889:image/resource-identifier arn:aws:sagemaker:me-central-1:358593528301:image/resource-identifier 358593528301.dkr. ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag

Tag URI supportati

L'elenco seguente mostra i tag che puoi includere nell'URI dell'immagine.

  • 1 CPU

  • 1 GPU

  • 0 CPU

  • 0 GPU

Gli esempi seguenti vengono illustrati URIs con vari formati di tag:

  • 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1-cpu sagemaker-distribution-prod

  • 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:0-gpu sagemaker-distribution-prod

Immagini supportate

La tabella seguente fornisce informazioni sulle SageMaker immagini e sui kernel associati disponibili in Amazon SageMaker Studio Classic. Fornisce inoltre informazioni sull'identificatore di risorsa e sulla versione di Python inclusa nell'immagine.

SageMaker immagini e kernel

SageMaker Immagine Descrizione Identificatore di risorsa Kernel (e identificatore) Versione di Python
Python di base 4.3 Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-v4. Python 3 (python3) Python 3.11
Python di base 4.2 Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-v4. Python 3 (python3) Python 3.11
Python di base 4.1 Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-v4. Python 3 (python3) Python 3.11
Python di base 4.0 Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-v4. Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 3.0 Immagine ufficiale di Python 3.10 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Scienza dei dati 5.3 Data Science 5.3 è un'immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione di Ubuntu jammy-20240212. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Scienza dei dati 5.2 Data Science 5.2 è un'immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione di Ubuntu jammy-20240212. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Scienza dei dati 5.1 Data Science 5.1 è un'immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione di Ubuntu jammy-20240212. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Scienza dei dati 5.0 Data Science 5.0 è un'immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione di Ubuntu jammy-20240212. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Scienza dei dati 4.0 Data Science 4.0 è un'immagine conda in Python 3.11 basata sulla versione 22.04. Ubuntu Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0 è un'immagine conda in Python 3.10 basata sulla versione 22.04. Ubuntu Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geospatial 1.0 Amazon SageMaker geospatial è un'immagine Python composta da librerie geospaziali di uso comune come GDAL, Fiona, Shapley e Rasterio. GeoPandas Ti consente di visualizzare i SageMaker dati geospaziali all'interno dell'IA. Per ulteriori informazioni, consulta Amazon SageMaker geospatial Notebook SDK sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 4.3 L'immagine SparkAnalytics 4.3 fornisce le opzioni Spark e del PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (Sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.2 L'immagine SparkAnalytics 4.2 fornisce le opzioni Spark e del PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (Sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.1 L'immagine SparkAnalytics 4.1 fornisce le opzioni Spark e del PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (Sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.0 L'immagine SparkAnalytics 4.0 fornisce opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (Sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 3.0 L'immagine SparkAnalytics 3.0 fornisce opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (kernel Sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 2.0 Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-310-v1

  • SparkMagic Spark (_sparkmagic-sparkkernel) conda-env-sm

  • SparkMagic PySparkconda-env-sm(_sparkmagic-pysparkkernel)

  • Glue Spark (conda-env-sm_glue_is-glue_spark)

  • Glue Python [PySpark e Ray] (_glue_is-glue_pyspark) conda-env-sm

 Python 3.10
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.4.0 con CUDA 12.4 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.4.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 GPU ottimizzata I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.4.0 con CUDA 12.4 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.4.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.3.0 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 GPU Python 3.11 ottimizzata I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.3.0 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.3.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.2.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 GPU ottimizzata I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.2.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.1.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 GPU ottimizzata I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Neuron ottimizzato PyTorch Immagine 1.13 con HuggingFace e pacchetti Neuron installati per l'addestramento su istanze Trainium ottimizzate per prestazioni e scalabilità. AWS hf-neuron-pypytorch-1.13- 310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron ottimizzato PyTorch Immagine 1.13 con pacchetti Neuron installati per l'addestramento su istanze Trainium ottimizzate per prestazioni e scalabilità. AWS pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 GPU ottimizzata I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

Immagini destinate al ritiro

SageMaker L'intelligenza artificiale termina il supporto per le immagini il giorno successivo alla scadenza del ciclo di vita di uno qualsiasi dei pacchetti dell'immagine da parte dell'editore. Le seguenti SageMaker immagini sono destinate a diventare obsolete.

Immagini basate su Python 3.8 raggiunte il 31 end-of-lifeottobre 2024. A partire dal 1° novembre 2024, l' SageMaker IA interromperà il supporto per queste immagini e non saranno selezionabili dall'interfaccia utente di Studio Classic. Per evitare problemi di compatibilità, se utilizzi una di queste immagini, ti consigliamo di passare a un'immagine con una versione più recente.

SageMaker immagini destinate a diventare obsolete

SageMaker Immagine Data di ritiro Descrizione Identificatore di risorsa Kernel Versione di Python
SageMaker CPU di distribuzione v0.12 1 novembre 2024 SageMaker Distribution v0 CPU è un'immagine Python 3.8 che include framework popolari per machine learning, data science e visualizzazione su CPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e come Jupyter Lab. IDEs Per ulteriori informazioni, consulta il repository Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker GPU di distribuzione v0.12 1 novembre 2024 SageMaker Distribution v0 GPU è un'immagine Python 3.8 che include framework popolari per machine learning, data science e visualizzazione su GPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e come Jupyter Lab. IDEs Per ulteriori informazioni, consulta il repository Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 1 novembre 2024 Immagine ufficiale di Python 3.8 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-38 Python 3 (python3) Python 3.8
Data Science 2.0 1 novembre 2024 Data Science 2.0è un'immagine conda in Python 3.8 basata sulla versione 22.04. Ubuntu Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-1.13-cpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 con CUDA 11.7 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-1.13-gpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.12 Python 3.8 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 GPU Python 3.8 ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 con CUDA 11.3 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on SageMaker AI. pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 con CUDA 11.3 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on SageMaker AI. pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1.0 1 novembre 2024 Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-v1

  • SparkMagic Spark (_sparkmagic-sparkkernel) conda-env-sm

  • SparkMagic PySparkconda-env-sm(_sparkmagic-pysparkkernel)

  • Glue Spark (conda-env-sm_glue_is-glue_spark)

  • Glue Python [PySpark e Ray] (_glue_is-glue_pyspark) conda-env-sm

 Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta le note di rilascio per Deep Learning Containers. . tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.6 Python 3.8 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità AWS. Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6. tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
TensorFlow 2.6 Python 3.8 ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6. tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.0.1-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.0.1-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.0.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.0.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU ottimizzata 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9

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SageMaker Immagine Data di ritiro Descrizione Identificatore di risorsa Kernel Versione di Python
Data science 30 ottobre 2023 Data Science è un'immagine conda di Python 3.7 con i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come Learn. NumPy SciKit datascience-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart Scienza dei dati 1.0 30 ottobre 2023 SageMaker JumpStart Data Science 1.0 è un' JumpStart immagine che include pacchetti e librerie di uso comune. sagemaker-jumpstart-data-science-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart MXNet 1,0 30 ottobre 2023 SageMaker JumpStart MXNet 1.0 è un' JumpStart immagine che include MXNet. sagemaker-jumpstart-mxnet-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart PyTorch 1,0 30 ottobre 2023 SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 è un' JumpStart immagine che include PyTorch. sagemaker-jumpstart-pytorch-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart TensorFlow 1,0 30 ottobre 2023 SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 è un' JumpStart immagine che include TensorFlow. sagemaker-jumpstart-tensorflow-1,0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 30 ottobre 2023 Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic. sagemaker-sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 ottimizzato per la CPU 30 ottobre 2023 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità AWS. Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers with TensorFlow 2.3.0. tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU ottimizzata 30 ottobre 2023 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 con CUDA 11.0 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.3.1 con CUDA 11.0. tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 ottimizzato per la CPU 30 ottobre 2023 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers v7.0 per. TensorFlow tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU ottimizzata 30 ottobre 2023 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 con CUDA 11.0 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers v7.0 per. TensorFlow tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7