SageMaker Amazon-Bilder sind für die Verwendung mit Studio Classic verfügbar - Amazon SageMaker
ARNBildformatUnterstützte Tags URIUnterstützte ImagesImages, die zur Vernachlässigung vorgesehen sindVeraltete Bilder

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SageMaker Amazon-Bilder sind für die Verwendung mit Studio Classic verfügbar

Wichtig

Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis jetzt Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich speziell auf die Verwendung der Studio Classic-Anwendung. Informationen zur Verwendung der aktualisierten Studio-Oberfläche finden Sie unterAmazon SageMaker Studio.

Diese Seite listet die SageMaker Images und zugehörigen Kernel auf, die in Amazon SageMaker Studio Classic verfügbar sind. Diese Seite enthält auch Informationen über das Format, das für die Erstellung der ARN für jedes Bild erforderlich ist. SageMaker Images enthalten die neueste Version von Amazon SageMaker Python SDK und die neueste Version des Kernels. Weitere Informationen finden Sie unter Deep Learning Containers Images.

ARNBildformat

In der folgenden Tabelle sind das Bild ARN und das URI Format für jede Region aufgeführt. Um das vollständige Bild ARN für ein Bild zu erstellen, ersetzen Sie das resource-identifier Platzhalter durch die entsprechende Ressourcen-ID für das Bild. Die Ressourcen-ID befindet sich in der SageMaker Bild- und Kerneltabelle. Um die vollständige Datei URI für ein Bild zu erstellen, ersetzen Sie die tag Platzhalter durch das entsprechende CPU- oder GPU-Tag. Eine Liste der Tags, die Sie verwenden können, finden Sie unterUnterstützte Tags URI.

Anmerkung

SageMaker Für Distributions-Images wird ein eigener Satz von Bildern verwendetARNs, die in der folgenden Tabelle aufgeführt sind.

Region ARNBildformat SageMaker ARNBildformat für die Verteilung SageMaker URIBildformat für die Verteilung
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag

Unterstützte Tags URI

Die folgende Liste zeigt die Tags, die Sie in Ihr Bild aufnehmen könnenURI.

  • 1-CPU

  • 1 GPU

  • 0-CPU

  • 0-GPU

Die folgenden Beispiele zeigen URIs anhand verschiedener Tag-Formate:

  • 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

Unterstützte Images

Die folgende Tabelle enthält Informationen über die SageMaker Images und die zugehörigen Kernel, die in Amazon SageMaker Studio Classic verfügbar sind. Es enthält auch Informationen zur Ressourcen-ID und zur Python-Version, die im Bild enthalten sind.

SageMaker Bilder und Kernel

SageMaker Bild Beschreibung Ressourcen-ID Kernel (und Identifier) Python-Version
SageMaker Vertrieb v1 CPU SageMaker Distribution v1 CPUist ein Python 3.10-Image, das beliebte Frameworks für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Datenanalyse enthält. CPU Dazu gehören Deep-Learning-Frameworks wie Keras PyTorch, TensorFlow beliebte Python-Pakete wie numpy, scikit-learn und pandas sowie Jupyter Lab. IDEs Weitere Informationen finden Sie im Amazon SageMaker Distribution-Repo. sagemaker-distribution-cpu-v1 Python3 (Python3) Python 3.10
SageMaker Vertrieb v1 GPU SageMaker Distribution v1 GPUist ein Python 3.10-Image, das beliebte Frameworks für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Datenanalyse enthält. GPU Dazu gehören Deep-Learning-Frameworks wie Keras PyTorch, TensorFlow beliebte Python-Pakete wie numpy, scikit-learn und pandas sowie Jupyter Lab. IDEs Weitere Informationen finden Sie im Amazon SageMaker Distribution-Repo. sagemaker-distribution-gpu-v1 Python3 (Python3) Python 3.10
Base Python 3.0 Offizielles Python 3.10-Image von DockerHub mit Boto3 und enthalten. AWS CLI sagemaker-base-python-310-v1 Python3 (Python3) Python 3.10
Datenwissenschaft 4.0 Data Science 4.0ist ein Python 3.11-Conda-Image, das auf Ubuntu Version 22.04. Es enthält die am häufigsten verwendeten Python-Pakete und -Bibliotheken wie NumPy and SciKit Learn. sagemaker-data-science-311-v1 Python3 (Python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0ist ein Python 3.10-Conda-Image, das auf Ubuntu Version 22.04. Es enthält die am häufigsten verwendeten Python-Pakete und -Bibliotheken wie NumPy and SciKit Learn. sagemaker-data-science-310-v1 Python3 (Python3) Python 3.10
Geospatial 1.0 Amazon SageMaker Geospatial ist ein Python-Image, das aus häufig verwendeten Geodatenbibliotheken wie Fiona GDAL GeoPandas, Shapley und Rasterio besteht. Es ermöglicht Ihnen, Geodaten darin zu visualisieren. SageMaker Weitere Informationen finden Sie unter Amazon SageMaker Geospatial Notebook SDK Sagemaker-Geospatial-1.0 Python3 (Python3) Python 3.10
SparkAnalytics 3.0 Das SparkAnalytics 3.0-Image bietet Spark- und PySpark Kernel-Optionen für Amazon SageMaker Studio Classic, einschließlich SparkMagic Spark, Glue SparkMagic PySpark, Spark und Glue PySpark, und ermöglicht so eine flexible verteilte Datenverarbeitung. Sagemaker-SparkAnalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (Sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (Pysparkkernel)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 2.0 Anaconda Individual Edition mit PySpark und Spark-Kerneln. Weitere Informationen finden Sie unter sparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-310-v1

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

  • SparkMagic PySpark conda-env-sm(_sparkmagic-pysparkkernel)

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

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

 Python 3.10
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 Optimiert CPU Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.3.0 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python3 (Python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 Optimiert GPU Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.3.0 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.3.0-gpu-py311 Python3 (Python3) Python 3.11
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 Optimiert CPU Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.2 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.2.0-cpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 Optimiert GPU Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.2 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.2.0-gpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python CPU 3.10 Optimiert Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.1 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.1.0-cpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python GPU 3.10 Optimiert Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.1 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Neuron Optimiert PyTorch 1.13 Image mit installierten Neuron-Paketen für das Training auf Trainium-Instanzen, die für Leistung HuggingFace und Skalierung optimiert sind. AWS hf-neuron-pypytorch-1.13-310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron Optimiert PyTorch 1.13-Image mit installierten Neuron-Paketen für das Training auf Trainium-Instanzen, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS pytorch-1.13-neuron-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 Optimiert CPU Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.14 mit CUDA 11.8 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python3 (Python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 Optimiert GPU Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.14 mit CUDA 11.8 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python3 (Python3) Python 3.10

Images, die zur Vernachlässigung vorgesehen sind

SageMaker beendet die Unterstützung für Images am Tag, nachdem eines der Pakete im Image vom Herausgeber das Ende seiner Lebensdauer erreicht hat. Die folgenden SageMaker Bilder werden voraussichtlich nicht mehr unterstützt.

Bilder, die auf Python 3.8 basieren, end-of-lifewurden am 31. Oktober 2024 erreicht. Ab dem 1. November 2024 SageMaker wird die Unterstützung für diese Bilder eingestellt und sie können nicht mehr über die Benutzeroberfläche von Studio Classic ausgewählt werden. Wenn Sie eines dieser Images verwenden, empfehlen wir Ihnen, zu einem Image mit einer neueren Version zu wechseln, um Verstöße gegen die Vorschriften zu vermeiden.

SageMaker Bilder, die demnächst nicht mehr unterstützt werden

SageMaker Bild Datum der Veraltung Beschreibung Ressourcen-ID Kernels Python-Version
SageMaker Vertrieb v0.12 CPU 1. November 2024 SageMaker Distribution v0 CPUist ein Python 3.8-Image, das beliebte Frameworks für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Visualisierung enthältCPU. Dazu gehören Deep-Learning-Frameworks wie Keras PyTorch, TensorFlow beliebte Python-Pakete wie numpy, scikit-learn und pandas sowie Jupyter Lab. IDEs Weitere Informationen finden Sie im Amazon SageMaker Distribution-Repo. sagemaker-distribution-cpu-v0 Python3 (Python3) Python 3.8
SageMaker Vertrieb v0.12 GPU 1. November 2024 SageMaker Distribution v0 GPUist ein Python 3.8-Image, das beliebte Frameworks für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Visualisierung enthältGPU. Dazu gehören Deep-Learning-Frameworks wie Keras PyTorch, TensorFlow beliebte Python-Pakete wie numpy, scikit-learn und pandas sowie Jupyter Lab. IDEs Weitere Informationen finden Sie im Amazon SageMaker Distribution-Repo. sagemaker-distribution-gpu-v0 Python3 (Python3) Python 3.8
Base Python 2.0 1. November 2024 Offizielles Python 3.8-Image von DockerHub mit boto3 und AWS CLI enthalten. sagemaker-base-python-38 Python3 (Python3) Python 3.8
Datenwissenschaft 2.0 1. November 2024 Data Science 2.0ist ein Python 3.8-Conda-Image, das auf Ubuntu Version 22.04. Es enthält die am häufigsten verwendeten Python-Pakete und -Bibliotheken wie NumPy and SciKit Learn. sagemaker-data-science-38 Python3 (Python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 1.13 mit CUDA 11.3 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-1.13-cpu-py39 Python3 (Python3) Python 3.9
PyTorch 1.13 Python 3.9 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 1.13 mit CUDA 11.7 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-1.13-gpu-py39 Python3 (Python3) Python 3.9
PyTorch 1.12 Python 3.8 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 1.12 mit CUDA 11.3 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-cpu-py38 Python3 (Python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Python 3.8 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 1.12 mit CUDA 11.3 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-gpu-py38 Python3 (Python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 1.10 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2. SageMaker pytorch-1.10-cpu-py38 Python3 (Python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 1.10 mit CUDA 11.3 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2. SageMaker pytorch-1.10-gpu-py38 Python3 (Python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1,0 1. November 2024 Anaconda Individual Edition mit PySpark und Spark-Kerneln. Weitere Informationen finden Sie unter sparkmagic. 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 und Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.13 mit CUDA 11.8 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. . tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python3 (Python3) Python 3.10
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.13 mit CUDA 11.8 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python3 (Python3) Python 3.10
TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU Optimiert 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.6 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind AWS. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6. tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 Python3 (Python3) Python 3.8
TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU Optimiert 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.6 mit CUDA 11.2 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6. tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 Python3 (Python3) Python 3.8
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.0.1 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.0.1-cpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.0.1 mit CUDA 12.1 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.0.1-gpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.0.0 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.0.0-cpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für PyTorch 2.0.0 mit CUDA 11.8 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. pytorch-2.0.0-gpu-py310 Python3 (Python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.12.0 mit CUDA 11.2 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python3 (Python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.12.0 mit CUDA 11.8 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 Python3 (Python3) Python 3.10
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.11.0 mit CUDA 11.2 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python3 (Python3) Python 3.9
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.11.0 mit CUDA 11.2 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python3 (Python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 Optimiert CPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.10 mit CUDA 11.2 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python3 (Python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 Optimiert GPU 1. November 2024 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.10 mit CUDA 11.2 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen für Deep Learning Containers. tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python3 (Python3) Python 3.9

Veraltete Bilder

SageMaker hat die Unterstützung für die folgenden Bilder eingestellt. Der Verfall tritt am Tag ein, nachdem eines der Pakete im Image vom Herausgeber das Ende seiner Nutzungsdauer erreicht hat.

SageMaker Bilder, die als veraltet gelten sollen

SageMaker Bild Datum der Veraltung Beschreibung Ressourcen-ID Kernels Python-Version
Datenwissenschaft 30. Oktober 2023 Data Scienceist ein Python 3.7-Conda-Image mit den am häufigsten verwendeten Python-Paketen und -Bibliotheken wie NumPy and SciKit Learn. Datenwissenschaft-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart Datenwissenschaft 1.0 30. Oktober 2023 SageMaker JumpStart Data Science 1.0ist ein JumpStart Image, das häufig verwendete Pakete und Bibliotheken enthält. sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart MXNet1,0 30. Oktober 2023 SageMaker JumpStart MXNet 1.0ist ein JumpStart Bild, das beinhaltetMXNet. sagemaker-jumpstart-mxnet-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart PyTorch 1,0 30. Oktober 2023 SageMaker JumpStart PyTorch 1.0ist ein JumpStart Bild, das beinhaltet PyTorch. sagemaker-jumpstart-pytorch-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart TensorFlow 1,0 30. Oktober 2023 SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0ist ein JumpStart Bild, das beinhaltet TensorFlow. sagemaker-jumpstart-tensorflow-1,0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 30. Oktober 2023 Anaconda Individual Edition mit PySpark und Spark-Kerneln. Weitere Informationen finden Sie unter sparkmagic. Sagemaker-Sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 CPU Optimiert 30. Oktober 2023 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.3 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind AWS. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers mit TensorFlow 2.3.0. tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU Optimiert 30. Oktober 2023 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.3 mit CUDA 11.0 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 2.3.1 mit CUDA 11.0. tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 Optimiert CPU 30. Oktober 2023 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 1.15 enthalten Container für SchulungenCPU, die für Leistung und Skalierbarkeit optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers v7.0 für TensorFlow. tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 Optimiert GPU 30. Oktober 2023 Die AWS Deep Learning Containers für TensorFlow 1.15 mit CUDA 11.0 enthalten Container für SchulungenGPU, die für Leistung und Skalierung optimiert sind. AWS Weitere Informationen finden Sie unter AWS Deep Learning Containers v7.0 für TensorFlow. tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7