SageMaker Imagens da Amazon disponíveis para uso com o Studio Classic - SageMaker IA da Amazon
Formato do ARN da imagemTags de URI compatíveisImagens compatíveisImagens programadas para depreciaçãoImagens obsoletas

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SageMaker Imagens da Amazon disponíveis para uso com o Studio Classic

Importante

Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte SageMaker Estúdio Amazon.

Esta página lista as SageMaker imagens e os kernels associados que estão disponíveis no Amazon SageMaker Studio Classic. Essa página também fornece informações sobre o formato necessário para criar o ARN para cada imagem. SageMaker as imagens contêm o SDK mais recente do Amazon SageMaker Python e a versão mais recente do kernel. Para obter mais informações, consulte as Imagens de contêineres de aprendizado profundo.

Formato do ARN da imagem

A tabela a seguir lista o formato de ARN da imagem para cada Região. Para criar o ARN completo para uma imagem, substitua o resource-identifier espaço reservado pelo identificador de recurso correspondente para a imagem. O identificador do recurso é encontrado na tabela de SageMaker imagens e kernels. Para criar o URI completo para uma imagem, substitua o tag espaço reservado pela tag cpu ou gpu correspondente. Para ver a lista de tags que você pode usar, consulteTags de URI compatíveis.

nota

SageMaker As imagens de distribuição usam um conjunto distinto de imagens ARNs, listadas na tabela a seguir.

Região Formato do ARN da imagem SageMaker Formato ARN da imagem de distribuição SageMaker Formato URI de imagem de distribuição
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

Tags de URI compatíveis

A lista a seguir mostra as tags que você pode incluir no URI da imagem.

  • 1-cpu

  • 1-gpu

  • 0-cpu

  • 0-gpu

Os exemplos a seguir são exibidos URIs com vários formatos de 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

Imagens compatíveis

A tabela a seguir fornece informações sobre as SageMaker imagens e os kernels associados que estão disponíveis no Amazon SageMaker Studio Classic. Ele também fornece informações sobre o identificador de recurso e a versão do Python incluídos na imagem.

SageMaker imagens e kernels

SageMaker Imagem Descrição Identificador do recurso Núcleos (e identificador) Versão do Python
Python 4.3 básico Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Python 4.2 básico Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Python 4.1 básico Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Python 4.0 básico Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 3.0 Imagem oficial do Python 3.10 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Ciência de dados 5.3 Data Science 5.3 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Ciência de dados 5.2 Data Science 5.2 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Ciência de dados 5.1 Data Science 5.1 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Ciência de dados 5.0 Data Science 5.0 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 4.0 Data Science 4.0 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão 22.04. Ubuntu Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0 é uma imagem conda do Python 3.10 baseada na versão 22.04. Ubuntu Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geoespacial 1.0 A Amazon SageMaker Geospatial é uma imagem Python que consiste em bibliotecas geoespaciais comumente usadas, como GDAL, Fiona GeoPandas, Shapley e Rasterio. Ele permite que você visualize dados geoespaciais dentro da SageMaker IA. Para obter mais informações, consulte Amazon SageMaker Geospatial Notebook SDK sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 4.3 A imagem SparkAnalytics 4.3 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (centelha)

  • SparkMagic PySpark (kernel de centelha)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.2 A imagem SparkAnalytics 4.2 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (centelha)

  • SparkMagic PySpark (kernel de centelha)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.1 A imagem SparkAnalytics 4.1 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (centelha)

  • SparkMagic PySpark (kernel de centelha)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4,0 A imagem SparkAnalytics 4.0 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (centelha)

  • SparkMagic PySpark (kernel de centelha)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 3.0 A imagem SparkAnalytics 3.0 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (centelha)

  • SparkMagic PySpark (kernel de centelha)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 2.0 Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-310-v1

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

  • SparkMagic PySpark(kernel conda-env-sm _sparkmagic-pysparkpark)

  • 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 Otimizado para CPU Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.4.0 com CUDA 12.4 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.4.0 com CUDA 12.4 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.3.0 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 Otimizado para GPU Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.3.0 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para neurônios PyTorch Imagem 1.13 com HuggingFace pacotes Neuron instalados para treinamento em instâncias do Trainium otimizadas para desempenho e escalabilidade. AWS pytorch-1.13-310 hf-neuron-py Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Otimizado para neurônios PyTorch Imagem 1.13 com pacotes Neuron instalados para treinamento em instâncias do Trainium otimizadas para desempenho e escalabilidade. AWS pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 Otimizado para CPU Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

Imagens programadas para depreciação

SageMaker A IA encerra o suporte para imagens um dia após o fim da vida útil de qualquer um dos pacotes na imagem pelo editor. As SageMaker imagens a seguir estão programadas para serem descontinuadas.

As imagens baseadas no Python 3.8 chegaram end-of-lifeem 31 de outubro de 2024. A partir de 1º de novembro de 2024, a SageMaker IA interromperá o suporte para essas imagens e elas não poderão ser selecionadas na interface do usuário do Studio Classic. Para evitar problemas de não conformidade, se você estiver usando qualquer uma dessas imagens, recomendamos que você mude para uma imagem com uma versão posterior.

SageMaker imagens programadas para descontinuação

SageMaker Imagem Data da substituição Descrição Identificador do recurso Kernels Versão do Python
SageMaker CPU de distribuição v0.12 1.º de novembro de 2024 SageMaker Distribution v0 CPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks mais conhecidos para machine learning, ciência de dados e visualização na CPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e como o Jupyter Lab. IDEs Para obter mais informações, consulte o repositório Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker GPU de distribuição v0.12 1.º de novembro de 2024 SageMaker Distribution v0 GPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks conhecidos para machine learning, ciência de dados e visualização na GPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e como o Jupyter Lab. IDEs Para obter mais informações, consulte o repositório Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 1.º de novembro de 2024 Imagem oficial do Python 3.8 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-38 Python 3 (python3) Python 3.8
Data Science 2.0 1.º de novembro de 2024 Data Science 2.0 é uma imagem conda do Python 3.8 baseada no Ubuntu versão 22.04. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. pytorch-1.13-cpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.13 Python 3.9 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 com CUDA 11.7 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. pytorch-1.13-gpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.12 Python 3.8 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Python 3.8 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 em SageMaker IA. pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 em SageMaker IA. pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1,0 1.º de novembro de 2024 Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-v1

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

  • SparkMagic PySpark(kernel conda-env-sm _sparkmagic-pysparkpark)

  • 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 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Release Notes for 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 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade AWS. Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. pytorch-2.0.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. pytorch-2.0.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9

Imagens obsoletas

SageMaker A IA encerrou o suporte para as imagens a seguir. A suspensão de uso ocorre um dia após o fim da vida útil de qualquer um dos pacotes na imagem pelo editor.

SageMaker imagens programadas para descontinuação

SageMaker Imagem Data da substituição Descrição Identificador do recurso Kernels Versão do Python
Ciência de dados 30 de outubro de 2023 Data Science é uma imagem conda do Python 3.7 com os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como o Learn. NumPy SciKit datascience-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart Ciência de dados 1.0 30 de outubro de 2023 SageMaker JumpStart O Data Science 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui pacotes e bibliotecas comumente usados. sagemaker-jumpstart-data-science-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart MXNet 1,0 30 de outubro de 2023 SageMaker JumpStart MXNet 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui MXNet. sagemaker-jumpstart-mxnet-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart PyTorch 1,0 30 de outubro de 2023 SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui PyTorch. sagemaker-jumpstart-pytorch-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart TensorFlow 1,0 30 de outubro de 2023 SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui TensorFlow. sagemaker-jumpstart-tensorflow-1,0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 30 de outubro de 2023 Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic. sagemaker-sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 Otimizado para CPU 30 de outubro de 2023 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade AWS. Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers com TensorFlow 2.3.0. tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 Otimizado para GPU 30 de outubro de 2023 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 com CUDA 11.0 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 com CUDA 11.0. tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 Otimizado para CPU 30 de outubro de 2023 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers v7.0 for. TensorFlow tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 Otimizado para GPU 30 de outubro de 2023 Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 com CUDA 11.0 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers v7.0 for. TensorFlow tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7