Studio Classic ノートブックで使用できる Amazon SageMaker イメージ - Amazon SageMaker AI
イメージ ARN の形式サポートされている URI タグサポートされているイメージ廃止予定のイメージ廃止イメージ

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Studio Classic ノートブックで使用できる Amazon SageMaker イメージ

重要

2023 年 11 月 30 日以降、従来の Amazon SageMaker Studio のエクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「Amazon SageMaker Studio」を参照してください。

Studio Classic は既存のワークロードでも維持されていますが、オンボーディングに利用できなくなりました。既存の Studio Classic アプリケーションのみを停止または削除でき、新しいアプリケーションを作成することはできません。ワークロードを新しい Studio エクスペリエンスに移行することをお勧めします。

このページでは、Amazon SageMaker Studio Classic で使用できる SageMaker イメージおよび関連するカーネルを一覧表示します。このページでは、各イメージの ARN の作成に必要な形式についても説明します。SageMaker イメージには、最新の Amazon SageMaker Python SDK と最新バージョンのカーネルが含まれています。詳細については、「Deep Learning Containers Images」を参照してください。

イメージ ARN の形式

以下のテーブルに、各リージョンのイメージの ARN および URI 形式を示します。イメージの完全な ARN を作成するには、resource-identifier プレースホルダーをイメージに対応するリソース識別子に置き換えます。リソース識別子は、SageMaker イメージとカーネルテーブルに含まれています。イメージの完全な URI を作成するには、タグプレースホルダーを、対応する cpu または gpu タグに置き換えます。使用できるタグのリストについては、「サポートされている URI タグ」を参照してください。

注記

SageMaker ディストリビューションイメージは、次の表に示すイメージ ARN の独自セットを使用します。

リージョン イメージ ARN の形式 SageMaker Distribution イメージ ARN の形式 SageMaker Distribution イメージ URIの 形式
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 523751269255.dkr.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 245090515133.dkr.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 021081402939.dkr.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

サポートされている URI タグ

次のリストは、イメージの URI に含めることができるタグを示しています。

  • 1-cpu

  • 1-gpu

  • 0-cpu

  • 0-gpu

次の例は、さまざまなタグ形式の URI を示しています。

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

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

サポートされているイメージ

次の表に、Amazon SageMaker Studio Classic で使用できる SageMaker イメージと、関連するカーネルに関する情報を示します。また、イメージに含まれるリソース識別子と Python のバージョンに関する情報も示します。

SageMaker のイメージとカーネル

SageMaker のイメージ 説明 リソース識別子 カーネル (および識別子) Python バージョン
Base Python 4.3 boto3 および AWS CLIを含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.2 boto3 および AWS CLIを含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.1 boto3 および AWS CLIを含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.0 boto3 および AWS CLIを含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 3.0 boto3 および AWS CLI を含む DockerHub からの公式の Python 3.10 イメージが付属 sagemaker-base-python-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Data Science 5.3 Data Science 5.3 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 conda イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.2 Data Science 5.2 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 conda イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.1 Data Science 5.1 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 conda イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.0 Data Science 5.0 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 conda イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 4.0 Data Science 4.0 は、Ubuntu バージョン 22.04 をベースにした Python 3.11 conda イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0 は、Ubuntu バージョン 22.04 をベースにした Python 3.10 conda イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geospatial 1.0 Amazon SageMaker 地理空間は、GDAL、Fiona、GeoPandas、Shapley、Rasterio などの一般的に使用される地理空間ライブラリで構成される Python イメージです。これにより、SageMaker AI 内の地理空間データを可視化できます。詳細については、「Amazon SageMaker geospatial Notebook SDK」を参照してください。 sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 4.3 SparkAnalytics 4.3 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (pysparkkernel)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.2 SparkAnalytics 4.2 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (pysparkkernel)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.1 SparkAnalytics 4.1 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (pysparkkernel)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.0 SparkAnalytics 4.0 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (pysparkkernel)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 3.0 SparkAnalytics 3.0 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark など、Amazon SageMaker Studio Classic で Spark と PySpark のカーネルオプションを提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (pysparkkernel)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 2.0 PySpark カーネルと Spark カーネルを搭載した Anaconda Individual Edition 詳細については、「sparkmagic」を参照してください。 sagemaker-sparkanalytics-310-v1

  • SparkMagic Spark (conda-env-sm_sparkmagic-sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (conda-env-sm_sparkmagic-pysparkkernel)

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

  • Glue Python [PySpark and Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.10
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 CPU 最適化 CUDA 12.4 を使用した PyTorch 2.4.0 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.4.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 GPU 最適化 CUDA 12.4 を搭載した PyTorch 2.4.0 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.4.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 CPU 最適化 CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.3.0 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 GPU 最適化 CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.3.0 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.3.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 CPU 最適化 CUDA 12.1 を搭載した PyTorch 2.2 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.2.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 GPU 最適化 CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.2 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.2.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 CPU 最適化 CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.1 用のAWS深層学習コンテナには、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.1.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 GPU 最適化 CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.1 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Neuron 最適化 PyTorch 1.13 イメージには Trainium インスタンスでのトレーニング用に HuggingFace パッケージと Neuron パッケージがインストールされており、AWS でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています。 pytorch-1.13-hf-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron 最適化 PyTorch 1.13 イメージには Trainium インスタンスでのトレーニング用に Neuron パッケージがインストールされており、AWS でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています。 pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 CPU 最適化 CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.14 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 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 最適化 CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.14 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

廃止予定のイメージ

SageMaker AI は、イメージ内のパッケージのいずれかが発行者によるサポート終了に達した翌日に、該当するイメージのサポートを終了します。以下の SageMaker イメージについては、廃止が予定されています。

Python 3.8 に基づくイメージは、2024 年 10 月 31 日にサービス終了となりました。2024 年 11 月 1 日以降、SageMaker AI はこれらのイメージのサポートを終了するため、Studio Classic UI から選択できなくなります。コンプライアンス違反の問題を避けるため、これらのイメージのいずれかを使用している場合は、新しいバージョンのイメージに移行することをお勧めします。

廃止予定の SageMaker のイメージ

SageMaker のイメージ 廃止日 説明 リソース識別子 カーネル Python バージョン
SageMaker Distribution v0.12 CPU 2024 年 11 月 1 日 SageMaker Distribution v0 CPU は、CPU での機械学習、データサイエンス、可視化のための一般的なフレームワークを含む Python 3.8 イメージです。これには、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの使用頻度の高い Python パッケージ、Jupyter Lab などの IDE が含まれます。詳細については「Amazon SageMaker AI Distribution」リポジトリを参照してください。 sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker Distribution v0.12 GPU 2024 年 11 月 1 日 SageMaker Distribution v0 GPU は、GPU での機械学習、データサイエンス、可視化のための一般的なフレームワークを含む Python 3.8 イメージです。これには、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの使用頻度の高い Python パッケージ、Jupyter Lab などの IDE が含まれます。詳細については「Amazon SageMaker AI Distribution」リポジトリを参照してください。 sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 2024 年 11 月 1 日 boto3 および AWS CLI を含む DockerHub からの公式の Python 3.8 イメージが付属 sagemaker-base-python-38 Python 3 (python3) Python 3.8
Data Science 2.0 2024 年 11 月 1 日 Data Science 2.0 は、Ubuntu バージョン 22.04 をベースにした Python 3.8 conda イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.3 を使用した PyTorch 1.13 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-1.13-cpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.7 を搭載した PyTorch 1.13 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-1.13-gpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.12 Python 3.8 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.3 を使用した PyTorch 1.12 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0」を参照してください。 pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Python 3.8 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.3 を搭載した PyTorch 1.12 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0」を参照してください。 pytorch-1.12-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 PyTorch 1.10 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されていますAWS。詳細については、「SageMaker AI 上の PyTorch 1.10.2 向け AWS 深層学習コンテナ」を参照してください。 pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.3 を使用した PyTorch 1.10 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「SageMaker AI 上の PyTorch 1.10.2 向け AWS 深層学習コンテナ」を参照してください。 pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1.0 2024 年 11 月 1 日 PySpark カーネルと Spark カーネルを搭載した Anaconda Individual Edition 詳細については、「sparkmagic」を参照してください。 sagemaker-sparkanalytics-v1

  • SparkMagic Spark (conda-env-sm_sparkmagic-sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (conda-env-sm_sparkmagic-pysparkkernel)

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

  • Glue Python [PySpark and Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.13 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 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 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.13 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 TensorFlow 2.6 用 AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6」を参照してください。 tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.6 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6」を参照してください。 tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.0.1 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.1-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 12.1 を搭載した PyTorch 2.0.1 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.1-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 PyTorch 2.0.0 用の AWSDeep Learning Containers には CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.8 を搭載した PyTorch 2.0.0 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.12.0 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 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 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.12.0 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.11.0 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 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 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.11.0 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.10 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.10 用 AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9

廃止イメージ

SageMaker AI では、以下のイメージのサポートを終了しました。イメージ内のいずれかのパッケージが発行元によってサポートが終了になった翌日にサポートが終了します。

廃止予定の SageMaker のイメージ

SageMaker のイメージ 廃止日 説明 リソース識別子 カーネル Python バージョン
データサイエンス 2023 年 10 月 30 日 Data Science は、NumPy や SciKit Learn などの最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリを含む Python 3.7 conda イメージです。 datascience-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart Data Science 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart Data Science 1.0 は、一般的に使用されるパッケージとライブラリを含む JumpStart イメージです。 sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart MXNet 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart MXNet 1.0 は、MXNet を含む JumpStart イメージです。 sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 は、PyTorch を含む JumpStart イメージです。 sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 は、TensorFlow を含む JumpStart イメージです。 sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 2023 年 10 月 30 日 PySpark カーネルと Spark カーネルを搭載した Anaconda Individual Edition 詳細については、「sparkmagic」を参照してください。 sagemaker-sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 CPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 TensorFlow 2.3 用 AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers with TensorFlow 2.3.0」を参照してください。 tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 CUDA 11.0 を搭載した TensorFlow 2.3 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 with CUDA 11.0」を参照してください。 tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 CPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 TensorFlow 1.15 用の AWSDeep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow」を参照してください。 tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 CUDA 11.0 を搭載した TensorFlow 1.15 用の AWSDeep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されていますAWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow」を参照してください。 tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7