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Arten von Recheninstances
SageMaker Geospatial-Funktionen bieten drei Arten von Recheninstanzen.
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SageMaker Geospatial-Notebook-Instanzen von Studio Classic — SageMaker Geospatial unterstützt CPU sowohl als auch GPU basierte Notebook-Instanzen in Studio Classic. Notebook-Instances werden zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen verwendet. Eine Liste der verfügbaren Notebook-Instance-Typen, die mit dem Geodatenbild funktionieren, finden Sie unter Unterstützte Notebook-Instance-Typen.
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SageMaker Instanzen für Geodatenaufträge — Führen Sie Verarbeitungsaufträge aus, um Satellitenbilddaten zu transformieren.
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SageMaker Inferenztypen für Geodatenmodelle — Treffen Sie Vorhersagen, indem Sie vorab trainierte ML-Modelle auf Satellitenbildern verwenden.
Der Instance-Typ wird durch die von Ihnen ausgeführten Operationen bestimmt.
Die folgende Tabelle zeigt die verfügbaren SageMaker geodatenspezifischen Operationen und Instanztypen, die Sie verwenden können.
|
Operationen |
Instance |
|---|---|
Temporäre Statistik |
ml.geospatial.jobs |
Zonenbasierte Statistiken |
ml.geospatial.jobs |
Resampling |
ml.geospatial.jobs |
Geomosaik |
ml.geospatial.jobs |
Stapeln von Bändern |
ml.geospatial.jobs |
Band Mathe |
ml.geospatial.jobs |
Entfernung von Wolken mit Landsat8 |
ml.geospatial.jobs |
Entfernung von Wolken mit Sentinel-2 |
ml.geospatial.models |
Cloud-Maskierung |
ml.geospatial.models |
Segmentierung der Landbedeckung |
ml.geospatial.models |
SageMaker Von Geospatial unterstützte Notebook-Instanztypen
SageMaker Geospatial unterstützt CPU sowohl als auch GPU basierte Notebook-Instanzen in Studio Classic. Wenn Sie beim Starten einer GPU aktivierten Notebook-Instanz eine ResourceLimitExceededFehlermeldung erhalten, müssen Sie eine Erhöhung des Kontingents beantragen. Weitere Informationen zur Beantragung einer Quotenerhöhung für Service Quotas finden Sie unter Beantragung einer Quotenerhöhung im Service Quotas-Benutzerhandbuch.
Unterstützte Studio Classic-Notebook-Instanztypen
|
Name |
Instance-Typ |
|---|---|
ml.geospatial.interactive |
CPU |
ml.g5.xlarge |
GPU |
ml.g5.2xlarge |
GPU |
ml.g5.4xlarge |
GPU |
ml.g5.8xlarge |
GPU |
ml.g5.16xlarge |
GPU |
ml.g5.12xlarge |
GPU |
ml.g5.24xlarge |
GPU |
ml.g5.48xlarge |
GPU |
Für jeden Typ von Rechen-Instance, den Sie verwenden, werden Ihnen unterschiedliche Tarife berechnet. Weitere Informationen zu den Preisen finden Sie unter Geospatial ML with Amazon SageMaker
SageMaker Geodatenbibliotheken
Der SageMaker georäumspezifische Instanztyp ml.geospatial.interactive enthält die folgenden Python-Bibliotheken.
Geodatenbibliotheken, die für den Geospatial-Instance-Typ verfügbar sind
|
Name der Bibliothek |
Verfügbare Versionen |
|---|---|
| numpy | 1.23.4 |
| scipy | 1.11.2 |
| pandas | 1.4.4 |
| gdal | 3.2.2 |
| fiona | 1.8.22 |
| geopandas | 0.11.1 |
| shapely | 1.8.4 |
| seaborn | 0,11.2 |
| notebook | 1.8.22 |
| scikit-image | 0,11.2 |
| rasterio | 6.4.12 |
| Scikit-learn | 0,19,2 |
| ipyleaflet | 1.0.1 |
| rtree | 0,17.2 |
| opencv | 4.6.0,66 |
| supy | 2022.4.7 |
| SNAPWerkzeugkasten | 9.0 |
| cdsapi | 0.6.1 |
| arosics | 1.8.1 |
| rasterstats | 0.18.0 |
| rioxarray | 0,14,1 |
| Pyro SAR | 0,20.0 |
| eo-learn | 1.4.1 |
| deepforest | 1.2.7 |
| scrapy | 2.8.0 |
| netto CDF4 | 1.6.3 |
| xarray[vollständig] | 0,20,1 |
| Orfeotoolbox | OTB-8,1,1 |
| pytorch | 2.0.1 |
| pytorch-cuda | 11.8 |
| pytorch-cuda | 0,15,2 |
| torchaudio | 2.0.2 |
| pytorch-lightning | 2.0.6 |
| tensorflow | 2.13.0 |
