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SageMaker Imágenes de Amazon disponibles para su uso con Studio Classic
importante
A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección trata específicamente del uso de la aplicación Studio Classic. Para obtener información sobre el uso de la experiencia de Studio actualizada, consulteAmazon SageMaker Studio.
En esta página se enumeran las SageMaker imágenes y los kernels asociados que están disponibles en Amazon SageMaker Studio Classic. Esta página también proporciona información sobre el formato necesario para crear el ARN de cada imagen. SageMaker las imágenes contienen el SDK de Amazon SageMaker Python
Temas
Formato de ARN de imagen
En la siguiente tabla se muestran los formatos de ARN y URI de la imagen para cada región. Para crear el ARN completo de una imagen, sustituya el marcador de posición del identificador de recursos por el identificador de recursos correspondiente a la imagen. El identificador del recurso se encuentra en la tabla de SageMaker imágenes y núcleos. Para crear el URI completo de una imagen, sustituya el marcador de posición de la etiqueta por la etiqueta cpu o gpu correspondiente. Para ver la lista de etiquetas que puede usar, consulteEtiquetas URI compatibles.
nota
SageMaker Las imágenes de distribución utilizan un conjunto distinto de ARN de imágenes, que se muestran en la siguiente tabla.
| Región | Formato de ARN de imagen | SageMaker Formato ARN de imagen de distribución | SageMaker Formato URI de imagen de distribución |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
| 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: etiqueta |
Etiquetas URI compatibles
La siguiente lista muestra las etiquetas que puedes incluir en el URI de tu imagen.
1 CPU
1 GPU
0 CPU
0-gpu
Los siguientes ejemplos muestran los URI con varios formatos de etiquetas:
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
Imágenes compatibles
En la siguiente tabla se proporciona información sobre las SageMaker imágenes y los núcleos asociados que están disponibles en Amazon SageMaker Studio Classic. También proporciona información sobre el identificador de recursos y la versión de Python incluida en la imagen.
SageMaker imágenes y núcleos | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker Imagen | Descripción | Identificador de recursos | Núcleos (e identificador) | Versión de Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker CPU de distribución v0 | SageMaker Distribution v0 CPU es una imagen de Python 3.8 que incluye marcos populares para el machine learning, la ciencia de datos y la visualización en la CPU. Esto incluye marcos de aprendizaje profundo como PyTorch TensorFlow y Keras; paquetes populares de Python como numpy, scikit-learn y pandas; e IDE como Jupyter Lab. Para obtener más información, consulta el repositorio de Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker GPU Distribution v0 | SageMaker Distribution v0 GPU es una imagen de Python 3.8 que incluye marcos populares para el machine learning, la ciencia de datos y la visualización en la GPU. Esto incluye marcos de aprendizaje profundo como PyTorch TensorFlow y Keras; paquetes populares de Python como numpy, scikit-learn y pandas; e IDE como Jupyter Lab. Para obtener más información, consulta el repositorio de Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker CPU de distribución v1 | SageMaker Distribution v1 CPUes una imagen de Python 3.10 que incluye marcos populares para el aprendizaje automático, la ciencia de datos y el análisis de datos en la CPU. Esto incluye marcos de aprendizaje profundo como PyTorch TensorFlow y Keras; paquetes populares de Python como numpy, scikit-learn y pandas; e IDE como Jupyter Lab. Para obtener más información, consulta el repositorio de Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-cpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker GPU Distribution v1 | SageMaker Distribution v1 GPUes una imagen de Python 3.10 que incluye marcos populares para el aprendizaje automático, la ciencia de datos y el análisis de datos en la GPU. Esto incluye marcos de aprendizaje profundo como PyTorch TensorFlow y Keras; paquetes populares de Python como numpy, scikit-learn y pandas; e IDE como Jupyter Lab. Para obtener más información, consulta el repositorio de Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-gpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 3.0 | Imagen oficial de Python 3.10 DockerHub con boto3 e incluida. AWS CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 2.0 | Imagen oficial de Python 3.8 DockerHub con boto3 e AWS CLI incluida. | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Science 3.0 | Data Science 3.0es una imagen conda |
sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Science 2.0 | Data Science 2.0es una imagen conda |
sagemaker-data-science-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Geospatial 1.0 | Amazon SageMaker geospatial es una imagen de Python que consta de bibliotecas geoespaciales de uso común, como GDAL, Fiona GeoPandas, Shapely y Rasterio. Le permite visualizar datos geoespaciales en su interior. SageMaker Para obtener más información, consulte Amazon SageMaker Geospatial Notebook SDK | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje profundo. | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 con CUDA 11.8 incluyen contenedores para el entrenamiento en GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje profundo. | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.13 con CUDA 11.3 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje profundo. | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.13 con CUDA 11.7 incluyen contenedores para el entrenamiento en la GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje profundo. | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 Python 3.8 optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.12 con CUDA 11.3 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers para PyTorch 1.12.0 |
pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 Python 3.8 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.12 con CUDA 11.3 incluyen contenedores para el entrenamiento en la GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers para PyTorch 1.12.0 |
pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 Python 3.8 optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.10 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la AWS escalabilidad. Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.10.2 en adelante SageMaker |
pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 Python 3.8 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.10 con CUDA 11.3 incluyen contenedores para el entrenamiento en la GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers para la PyTorch versión 1.10.2 en adelante SageMaker |
pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 2.0 | Edición individual de Anaconda con núcleos PySpark Spark. Para obtener más información, consulte sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-310-v1 |
|
Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 1.0 | Edición individual de Anaconda con núcleos PySpark Spark. Para obtener más información, consulte sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-v1 |
|
Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.2 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje profundo. | tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.8 incluyen contenedores para el entrenamiento en GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje 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 Optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje 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 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 incluyen contenedores para el entrenamiento en GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje 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 optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje profundo. | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 incluyen contenedores para el entrenamiento en GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte Notas de versión para contenedores de aprendizaje profundo. | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 optimizado para CPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.6 incluyen contenedores para el entrenamiento en GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad AWS. Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.6 |
tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 optimizado para GPU | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.6 con CUDA 11.2 incluyen contenedores para el entrenamiento en GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.6 |
tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Imágenes programadas para su obsolescencia
SageMaker finaliza el soporte para las imágenes el día siguiente al final de su vida útil por parte del editor de alguno de los paquetes de la imagen.
Está previsto que las siguientes SageMaker imágenes queden en desuso. Estas imágenes se basan en Python 3.7, que llegó al final de su vida útil
SageMaker imágenes cuya obsolescencia está prevista | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker Imagen | Fecha de baja | Descripción | Identificador de recursos | Kernels | Versión de Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Science | 30 de octubre de 2023 | Data Sciencees una imagen conda |
datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart Ciencia de datos 1.0 | 30 de octubre de 2023 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0es una JumpStart imagen que incluye paquetes y bibliotecas de uso común. |
sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart MXNet 1.0 | 30 de octubre de 2023 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0es una JumpStart imagen que incluye MXNet. |
sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 | 30 de octubre de 2023 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0es una JumpStart imagen que incluye PyTorch. |
sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 | 30 de octubre de 2023 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0es una JumpStart imagen que incluye TensorFlow. |
sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkMagic | 30 de octubre de 2023 | Edición individual de Anaconda con núcleos PySpark Spark. Para obtener más información, consulte sparkmagic |
sagemaker-sparkmagic |
|
Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 Optimizado para CPU | 30 de octubre de 2023 | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.3 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad AWS. Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers con TensorFlow 2.3.0 |
tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 Optimizado para GPU | 30 de octubre de 2023 | Los AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.3 con CUDA 11.0 incluyen contenedores para el entrenamiento en GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.3.1 con CUDA 11.0 |
tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 Optimizado para CPU | 30 de octubre de 2023 | Los AWS Deep Learning Containers para la TensorFlow versión 1.15 incluyen contenedores para el entrenamiento en la CPU, optimizados para el rendimiento y la AWS escalabilidad. Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers v7.0 para TensorFlow |
tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 optimizado para GPU | 30 de octubre de 2023 | Los AWS Deep Learning Containers para la TensorFlow versión 1.15 con CUDA 11.0 incluyen contenedores para el entrenamiento en la GPU, optimizados para el rendimiento y la escalabilidad. AWS Para obtener más información, consulte AWS Deep Learning Containers v7.0 para TensorFlow |
tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
