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# Compatibilidade de imagens de contêiner
<a name="train-remote-decorator-container"></a>

A tabela a seguir mostra uma lista de imagens de SageMaker treinamento compatíveis com o decorador @remote.


| Nome | Versão do Python | URI da imagem - CPU | URI da imagem - CPU | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  Ciência de dados  |  3.7(py37)  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O Python SDK seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O Python SDK seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  | 
|  Data Science 2.0  |  3.8(py38)  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O Python SDK seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O Python SDK seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  | 
|  Data Science 3.0  |  3.10(py310)  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O Python SDK seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O Python SDK seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  | 
|  Base Python 2.0  |  3.8(py38)  |  O SDK Python seleciona essa imagem quando detecta que o ambiente de desenvolvimento está usando o runtime do Python 3.8. Caso contrário, o Python SDK selecionará automaticamente essa imagem quando usada como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O Python SDK seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  | 
|  Base Python 3.0  |  3.10(py310)  |  O SDK Python seleciona essa imagem quando detecta que o ambiente de desenvolvimento está usando o runtime do Python 3.8. Caso contrário, o Python SDK selecionará automaticamente essa imagem quando usada como imagem do kernel do SageMaker Studio Classic Notebook.  |  Somente para notebooks SageMaker Studio Classic. O SDK Python seleciona automaticamente o URI da imagem quando usado como imagem do kernel do caderno do Studio Classic.  | 
|  DLC- TensorFlow 2.12.0 para treinamento SageMaker   |  3.10(py310)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC-Tensorflow 2.11.0 para treinamento SageMaker   |  3.9(py39)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- TensorFlow 2.10.1 para treinamento SageMaker   |  3.9(py39)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.10.1-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- TensorFlow 2.9.2 para treinamento SageMaker   |  3.9(py39)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.9.2-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.9.2-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- TensorFlow 2.8.3 para treinamento SageMaker   |  3.9(py39)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.8.3-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/tensorflow-training:2.8.3-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- PyTorch 2.0.0 para treinamento SageMaker   |  3.10(py310)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- PyTorch 1.13.1 para treinamento SageMaker   |  3.9(py39)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- PyTorch 1.12.1 para treinamento SageMaker   |  3.8(py38)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.1-cpu-py38-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.12.1-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- PyTorch 1.11.0 para treinamento SageMaker   |  3.8(py38)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.11.0-cpu-py38-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/pytorch-training:1.11.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker  | 
|  DLC- MXNet 1.9.0 para treinamento SageMaker   |  3.8(py38)  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/mxnet-training:1.9.0-cpu-py38-ubuntu20.04-sagemaker  |  763104351884.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/mxnet-training:1.9.0-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-sagemaker  | 

**nota**  
Para executar trabalhos localmente usando imagens de AWS Deep Learning Containers (DLC), use a imagem URIs encontrada na documentação do [DLC](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md). As imagens do DLC não são compatíveis com o valor `auto_capture` das dependências.  
Os trabalhos com o [SageMaker AI Distribution no SageMaker Studio](https://github.com/aws/sagemaker-distribution#amazon-sagemaker-studio) são executados em um contêiner com o nome `sagemaker-user` de um usuário não raiz. Esse usuário precisa de permissão total para acessar `/opt/ml` e `/tmp`. Conceda essa permissão adicionando `sudo chmod -R 777 /opt/ml /tmp` à lista `pre_execution_commands`, conforme mostrado no seguinte trecho:  

```
@remote(pre_execution_commands=["sudo chmod -R 777 /opt/ml /tmp"])
def func():
    pass
```

Você também pode executar funções remotas com imagens personalizadas. Para compatibilidade com funções remotas, as imagens personalizadas devem ser criadas com a versão do Python 3.7.x-3.10.x. Veja a seguir um exemplo mínimo do Dockerfile que mostra como usar uma imagem do Docker com o Python 3.10.

```
FROM python:3.10

#... Rest of the Dockerfile
```

Para criar ambientes `conda` na imagem e usá-la para executar trabalhos, defina a variável de ambiente `SAGEMAKER_JOB_CONDA_ENV` como o nome do ambiente `conda`. Se sua imagem tiver o valor definido `SAGEMAKER_JOB_CONDA_ENV`, a função remota não poderá criar um novo ambiente conda durante o runtime do trabalho de treinamento. Consulte o exemplo de Dockerfile a seguir que usa um ambiente `conda` com a versão do Python 3.10.

```
FROM continuumio/miniconda3:4.12.0  

ENV SHELL=/bin/bash \
    CONDA_DIR=/opt/conda \
    SAGEMAKER_JOB_CONDA_ENV=sagemaker-job-env

RUN conda create -n $SAGEMAKER_JOB_CONDA_ENV \
   && conda install -n $SAGEMAKER_JOB_CONDA_ENV python=3.10 -y \
   && conda clean --all -f -y \
```

Para que a SageMaker IA use o [mamba](https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/mamba.html) para gerenciar seu ambiente virtual Python na imagem do contêiner, instale o kit de ferramentas [mamba do miniforge](https://github.com/conda-forge/miniforge). Para usar o mamba, adicione o exemplo de código a seguir ao Dockerfile. Em seguida, a SageMaker IA detectará a `mamba` disponibilidade em tempo de execução e a usará em vez de`conda`.

```
#Mamba Installation
RUN curl -L -O "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Mambaforge-Linux-x86_64.sh" \
    && bash Mambaforge-Linux-x86_64.sh -b -p "/opt/conda"  \
    && /opt/conda/bin/conda init bash
```

Usar um canal conda personalizado em um bucket do Amazon S3 não é compatível com o mamba ao usar uma função remota. Se você optar por usar o mamba, verifique se não está usando um canal conda personalizado no Amazon S3. Para obter mais informações, consulte a seção **Pré-requisitos** em **Repositório conda personalizado usando o Amazon S3**.

Veja a seguir um exemplo completo do Dockerfile que mostra como criar uma imagem do Docker compatível.

```
FROM python:3.10

RUN apt-get update -y \
    # Needed for awscli to work
    # See: https://github.com/aws/aws-cli/issues/1957#issuecomment-687455928
    && apt-get install -y groff unzip curl \
    && pip install --upgrade \
        'boto3>1.0<2' \
        'awscli>1.0<2' \
        'ipykernel>6.0.0<7.0.0' \
#Use ipykernel with --sys-prefix flag, so that the absolute path to 
    #/usr/local/share/jupyter/kernels/python3/kernel.json python is used
    # in kernelspec.json file
    && python -m ipykernel install --sys-prefix

#Install Mamba
RUN curl -L -O "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Mambaforge-Linux-x86_64.sh" \
    && bash Mambaforge-Linux-x86_64.sh -b -p "/opt/conda"  \
    && /opt/conda/bin/conda init bash

#cleanup
RUN apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
    && rm -rf ${HOME}/.cache/pip \
    && rm Mambaforge-Linux-x86_64.sh

ENV SHELL=/bin/bash \
    PATH=$PATH:/opt/conda/bin
```

 A imagem resultante da execução do exemplo anterior do Dockerfile também pode ser usada como uma imagem de [kernel do SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-byoi.html).