Images Amazon SageMaker AI disponibles pour une utilisation avec Studio Classic - Amazon SageMaker AI
ARNFormat d'imageURITags pris en chargeImages prises en chargeImages dont l'obsolescence est prévueImages déconseillées

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Images Amazon SageMaker AI disponibles pour une utilisation avec Studio Classic

Important

Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l'utilisation de l'application Studio Classic. Pour plus d'informations sur l'utilisation de l'expérience Studio mise à jour, consultezAmazon SageMaker Studio.

Cette page répertorie les images SageMaker AI et les noyaux associés disponibles dans Amazon SageMaker Studio Classic. Cette page fournit également des informations sur le format nécessaire pour créer le ARN pour chaque image. SageMaker Les images AI contiennent la dernière version d'Amazon SageMaker Python SDK et la dernière version du noyau. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Images Deep Learning Containers.

ARNFormat d'image

Le tableau suivant répertorie l'image ARN et le URI format pour chaque région. Pour créer l'intégralité ARN d'une image, remplacez l'resource-identifierespace réservé par l'identifiant de ressource correspondant à l'image. L'identifiant de ressource se trouve dans le tableau des images et des noyaux de l' SageMaker IA. Pour créer l'intégralité URI d'une image, remplacez l'tagespace réservé par la balise cpu ou gpu correspondante. Pour la liste des balises que vous pouvez utiliser, consultezURITags pris en charge.

Note

SageMaker Les images de distribution utilisent un ensemble d'images distinctARNs, répertorié dans le tableau suivant.

Région ARNFormat d'image SageMaker ARNFormat d'image de distribution SageMaker URIFormat d'image de distribution
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

URITags pris en charge

La liste suivante indique les balises que vous pouvez inclure dans votre imageURI.

  • 1 processeur

  • 1 processeur graphique

  • 0 processeur

  • 0 GPU

Les exemples suivants illustrent URIs différents formats de balises :

  • 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

Images prises en charge

Le tableau suivant fournit des informations sur les images SageMaker AI et les noyaux associés disponibles dans Amazon SageMaker Studio Classic. Il fournit également des informations sur l'identifiant de ressource et la version de Python inclus dans l'image.

SageMaker Images et noyaux d'IA

SageMaker Image basée sur l'IA Description Identificateur de ressource Noyaux (et identifiant) Python Version
SageMaker Distribution v1 CPU SageMaker Distribution v1 CPUest une image Python 3.10 qui inclut des frameworks populaires pour l'apprentissage automatique, la science des données et l'analyse des données surCPU. Cela inclut des frameworks d'apprentissage profond tels PyTorch que Keras ; TensorFlow des packages Python populaires tels que numpy, scikit-learn et pandas ; et comme Jupyter Lab. IDEs Pour plus d'informations, consultez le dépôt Amazon SageMaker Distribution. sagemaker-distribution-cpu-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
SageMaker Distribution v1 GPU SageMaker Distribution v1 GPUest une image Python 3.10 qui inclut des frameworks populaires pour l'apprentissage automatique, la science des données et l'analyse des données surGPU. Cela inclut des frameworks d'apprentissage profond tels PyTorch que Keras ; TensorFlow des packages Python populaires tels que numpy, scikit-learn et pandas ; et comme Jupyter Lab. IDEs Pour plus d'informations, consultez le dépôt Amazon SageMaker Distribution. sagemaker-distribution-gpu-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Base Python 3.0 Image officielle de Python 3.10 réalisée DockerHub avec boto3 et incluse. AWS CLI sagemaker-base-python-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Science des données 4.0 Data Science 4.0est une image conda en Python 3.11 basée sur Ubuntu version 22.04. Il inclut les packages et bibliothèques Python les plus couramment utilisés, tels que NumPy et SciKit Learn. sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0est une image conda en Python 3.10 basée sur Ubuntu version 22.04. Il inclut les packages et bibliothèques Python les plus couramment utilisés, tels que NumPy et SciKit Learn. sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geospatial 1.0 Amazon SageMaker geospatial est une image Python composée de bibliothèques géospatiales couramment utilisées telles que Fiona GDAL GeoPandas, Shapley et Rasterio. Il vous permet de visualiser les données géospatiales au sein de l' SageMaker IA. Pour plus d'informations, consultez Amazon SageMaker Geospatial Notebook SDK sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 3,0 L'image SparkAnalytics 3.0 fournit des options de Spark et de PySpark noyau sur Amazon SageMaker Studio Classic, notamment SparkMagic Spark SparkMagic PySpark, Glue Spark et Glue PySpark, permettant un traitement distribué flexible des données. sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (étincelle)

  • SparkMagic PySpark (noyau pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 2,0 Édition individuelle Anaconda avec noyaux PySpark et Spark. Pour de plus amples informations, veuillez consultersparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-310-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 et Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.10
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 optimisé CPU Les AWS Deep Learning Containers pour la PyTorch version 2.4.0 avec la version CUDA 12.4 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.4.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 optimisé GPU Les AWS Deep Learning Containers pour la PyTorch version 2.4.0 avec la version CUDA 12.4 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.4.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 optimisé CPU Les AWS Deep Learning Containers pour PyTorch 2.3.0 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 optimisé GPU Les AWS Deep Learning Containers pour PyTorch 2.3.0 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.3.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 optimisé CPU Les AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.2.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 optimisé GPU Les AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.2.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python CPU 3.10 optimisé Les AWS Deep Learning Containers pour PyTorch 2.1 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.1.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python GPU 3.10 optimisé Les AWS Deep Learning Containers pour PyTorch 2.1 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Optimisé pour les neurones PyTorch Image 1.13 avec HuggingFace et packages Neuron installés pour l'entraînement sur des instances Trainium optimisées en termes de performances et d'évolutivité. AWS pytorch-1,13- 310 hf-neuron-py Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Optimisé pour les neurones PyTorch Image 1.13 avec des packages Neuron installés pour l'entraînement sur des instances Trainium optimisées en termes de performances et d'évolutivité. AWS pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 optimisé CPU Les AWS Deep Learning Containers pour TensorFlow 2.14 et CUDA 11.8 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 optimisé GPU Les AWS Deep Learning Containers pour TensorFlow 2.14 et CUDA 11.8 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

Images dont l'obsolescence est prévue

SageMaker L'IA met fin à la prise en charge des images le lendemain de la fin de vie de l'un des packages contenus dans l'image par son éditeur. Les images d' SageMaker IA suivantes sont destinées à être dépréciées.

Les images basées sur Python 3.8 ont été end-of-lifepubliées le 31 octobre 2024. À compter du 1er novembre 2024, SageMaker AI cessera de prendre en charge ces images et celles-ci ne pourront plus être sélectionnées dans l'interface utilisateur de Studio Classic. Pour éviter les problèmes de non conformité, si vous utilisez l'une de ces images, nous vous recommandons de passer à une image avec une version ultérieure.

SageMaker Images d'IA vouées à la dépréciation

SageMaker Image basée sur l'IA Date d’obsolescence Description Identificateur de ressource Noyaux Python Version
SageMaker Distribution v0.12 CPU 1er novembre 2024 SageMaker Distribution v0 CPUest une image Python 3.8 qui inclut des frameworks populaires pour l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation surCPU. Cela inclut des frameworks d'apprentissage profond tels PyTorch que Keras ; TensorFlow des packages Python populaires tels que numpy, scikit-learn et pandas ; et comme Jupyter Lab. IDEs Pour plus d'informations, consultez le dépôt Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker Distribution v0.12 GPU 1er novembre 2024 SageMaker Distribution v0 GPUest une image Python 3.8 qui inclut des frameworks populaires pour l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation surGPU. Cela inclut des frameworks d'apprentissage profond tels PyTorch que Keras ; TensorFlow des packages Python populaires tels que numpy, scikit-learn et pandas ; et comme Jupyter Lab. IDEs Pour plus d'informations, consultez le dépôt Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 1er novembre 2024 Image officielle de Python 3.8 réalisée DockerHub avec boto3 et AWS CLI incluse. sagemaker-base-python-38 Python 3 (python3) Python 3.8
Data Science 2.0 1er novembre 2024 Data Science 2.0est une image conda en Python 3.8 basée sur Ubuntu version 22.04. Il inclut les packages et bibliothèques Python les plus couramment utilisés, tels que NumPy et SciKit Learn. sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 optimisé CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour les PyTorch versions 1.13 et CUDA 11.3 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-1.13-cpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.13 Python 3.9 optimisé GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour les PyTorch versions 1.13 et CUDA 11.7 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-1.13-gpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.12 Optimisé pour Python 3.8 CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour les PyTorch versions 1.12 et CUDA 11.3 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers pour la version PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Optimisé pour Python 3.8 GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour les PyTorch versions 1.12 et CUDA 11.3 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers pour la version PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Optimisé CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour la PyTorch version 1.10 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers pour la PyTorch version 1.10.2 sur l' SageMaker IA. pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Optimisé GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour les PyTorch versions 1.10 et CUDA 11.3 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers pour la PyTorch version 1.10.2 sur l' SageMaker IA. pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1,0 1er novembre 2024 Édition individuelle Anaconda avec noyaux PySpark et Spark. Pour de plus amples informations, veuillez consultersparkmagic. 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 et Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 optimisé CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour TensorFlow 2.13 et CUDA 11.8 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez les notes de publication pour les 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 optimisé GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour TensorFlow 2.13 et CUDA 11.8 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU Optimisé 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité AWS. Pour plus d'informations, consultez 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 GPU Optimisé 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 avec CUDA 11.2 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez 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 optimisé CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour PyTorch 2.0.1 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.0.1-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 optimisé GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour PyTorch 2.0.1 avec CUDA 12.1 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.0.1-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 optimisé CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.0.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 optimisé GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour la PyTorch version 2.0.0 avec la version CUDA 11.8 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). pytorch-2.0.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 optimisé CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour la version TensorFlow 2.12.0 avec la version CUDA 11.2 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 optimisé GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour la version TensorFlow 2.12.0 avec la version CUDA 11.8 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.11.0 Optimisé pour Python 3.9 CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour les TensorFlow versions 2.11.0 et CUDA 11.2 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.11.0 Optimisé pour Python 3.9 GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour les TensorFlow versions 2.11.0 et CUDA 11.2 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 optimisé CPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour TensorFlow 2.10 avec CUDA 11.2 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 optimisé GPU 1er novembre 2024 Les AWS Deep Learning Containers pour TensorFlow 2.10 avec CUDA 11.2 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez Release Notes for Deep Learning Containers (Notes de mise à jour pour les conteneurs Deep Learning). tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9

Images déconseillées

SageMaker AI a mis fin à la prise en charge des images suivantes. La dépréciation survient le lendemain de la fin de vie de l'un des packages de l'image par son éditeur.

SageMaker Images d'IA vouées à la dépréciation

SageMaker Image basée sur l'IA Date d’obsolescence Description Identificateur de ressource Noyaux Python Version
Data Science 30 octobre 2023 Data Scienceest une image conda Python 3.7 contenant les packages et bibliothèques Python les plus couramment utilisés, tels que NumPy et SciKit Learn. datascience-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart Science des données 1.0 30 octobre 2023 SageMaker JumpStart Data Science 1.0est une JumpStart image qui inclut des packages et des bibliothèques couramment utilisés. sagemaker-jumpstart-data-science-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart MXNet 1.0 30 octobre 2023 SageMaker JumpStart MXNet 1.0est une JumpStart image qui inclutMXNet. sagemaker-jumpstart-mxnet-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart PyTorch 1,0 30 octobre 2023 SageMaker JumpStart PyTorch 1.0est une JumpStart image qui inclut PyTorch. sagemaker-jumpstart-pytorch-1,0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart TensorFlow 1,0 30 octobre 2023 SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0est une JumpStart image qui inclut TensorFlow. sagemaker-jumpstart-tensorflow-1,0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 30 octobre 2023 Édition individuelle Anaconda avec noyaux PySpark et Spark. Pour de plus amples informations, veuillez consultersparkmagic. sagemaker-sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 Python 3.7
TensorFlow 2.3 CPU Optimisé pour Python 3.7 30 octobre 2023 Les AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité AWS. Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers with TensorFlow 2.3.0. tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 2.3 GPU Optimisé pour Python 3.7 30 octobre 2023 Les AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 avec CUDA 11.0 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 with CUDA 11.0. tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 optimisé CPU 30 octobre 2023 Les AWS Deep Learning Containers pour la TensorFlow version 1.15 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerCPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers v7.0 pour TensorFlow. tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 optimisé GPU 30 octobre 2023 Les AWS Deep Learning Containers pour les TensorFlow versions 1.15 et CUDA 11.0 incluent des conteneurs sur lesquels vous pouvez vous entraînerGPU, optimisés en termes de performances et d'évolutivité. AWS Pour plus d'informations, consultez AWS Deep Learning Containers v7.0 pour TensorFlow. tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7