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SageMaker Immagini Amazon disponibili per l'uso con Studio Classic
Importante
A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l'utilizzo dell'applicazione Studio Classic. Per informazioni sull'utilizzo dell'esperienza Studio aggiornata, consultaAmazon SageMaker Studio.
Questa pagina elenca le SageMaker immagini e i kernel associati disponibili in Amazon SageMaker Studio Classic. Questa pagina fornisce anche informazioni sul formato necessario per creare l'ARN per ogni immagine. SageMaker le immagini contengono l'ultimo SDK Amazon SageMaker Python
Formato ARN dell’immagine
Nella tabella seguente sono elencati i formati ARN e URI delle immagini per ogni regione. Per creare l'ARN completo per un'immagine, sostituisci il segnaposto dell'identificatore di risorsa con l'identificatore di risorsa corrispondente per l'immagine. L'identificatore di risorsa si trova nella tabella delle immagini e dei kernel. SageMaker Per creare l'URI completo per un'immagine, sostituisci il segnaposto del tag con il tag cpu o gpu corrispondente. Per l'elenco dei tag che puoi usare, vedi. Tag URI supportati
Nota
SageMaker Le immagini di distribuzione utilizzano un insieme distinto di ARN di immagini, elencati nella tabella seguente.
| Regione | Formato ARN dell’immagine | SageMaker Formato ARN dell'immagine di distribuzione | SageMaker Formato URI dell'immagine di distribuzione |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
| 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: etichetta |
Tag URI supportati
L'elenco seguente mostra i tag che puoi includere nell'URI dell'immagine.
1 CPU
1 GPU
0 CPU
0 GPU
Gli esempi seguenti mostrano URI con vari formati di tag:
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
Immagini supportate
La tabella seguente fornisce informazioni sulle SageMaker immagini e sui kernel associati disponibili in Amazon SageMaker Studio Classic. Fornisce inoltre informazioni sull'identificatore di risorsa e sulla versione di Python inclusa nell'immagine.
SageMaker immagini e kernel | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker Immagine | Descrizione | Identificatore di risorsa | Kernel (e identificatore) | Versione di Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker CPU di distribuzione v0 | SageMaker Distribution v0 CPU è un'immagine Python 3.8 che include framework popolari per machine learning, data science e visualizzazione su CPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e IDE come Jupyter Lab. Per ulteriori informazioni, consulta il repository Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker GPU di distribuzione v0 | SageMaker Distribution v0 GPU è un'immagine Python 3.8 che include framework popolari per machine learning, data science e visualizzazione su GPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e IDE come Jupyter Lab. Per ulteriori informazioni, consulta il repository Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker CPU di distribuzione v1 | SageMaker Distribution v1 CPUè un'immagine Python 3.10 che include framework popolari per l'apprendimento automatico, la scienza dei dati e l'analisi dei dati sulla CPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e IDE come Jupyter Lab. Per ulteriori informazioni, consulta il repository Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-cpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker GPU di distribuzione v1 | SageMaker Distribution v1 GPUè un'immagine Python 3.10 che include framework popolari per l'apprendimento automatico, la scienza dei dati e l'analisi dei dati su GPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e IDE come Jupyter Lab. Per ulteriori informazioni, consulta il repository Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-gpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 3.0 | Immagine ufficiale di Python 3.10 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 2.0 | Immagine ufficiale di Python 3.8 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Science 3.0 | Data Science 3.0è un'immagine conda |
sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Science 2.0 | Data Science 2.0è un'immagine conda |
sagemaker-data-science-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Geospatial 1.0 | Amazon SageMaker geospatial è un'immagine Python composta da librerie geospaziali di uso comune come GDAL, Fiona, Shapely e Rasterio. GeoPandas Ti consente di visualizzare SageMaker i dati geospaziali all'interno di. Per ulteriori informazioni, consulta Amazon SageMaker geospatial Notebook SDK | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 con CUDA 11.7 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 Python 3.8 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0 |
pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 GPU Python 3.8 ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 con CUDA 11.3 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0 |
pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 Python 3.8 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on |
pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 con CUDA 11.3 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on |
pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 2.0 | Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic. |
sagemaker-sparkanalytics-310-v1 |
|
Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 1.0 | Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic. |
sagemaker-sparkanalytics-v1 |
|
Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta 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 ottimizzato per GPU | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 |
tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Immagini destinate al ritiro
SageMaker termina il supporto per le immagini il giorno successivo alla scadenza del ciclo di vita di uno qualsiasi dei pacchetti dell'immagine da parte dell'editore.
Le SageMaker immagini seguenti sono destinate a diventare obsolete. Queste immagini sono basate su Python 3.7, che ha raggiunto la fine del ciclo di vita
SageMaker immagini destinate a diventare obsolete | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker Immagine | Data di ritiro | Descrizione | Identificatore di risorsa | Kernel | Versione di Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data science | 30 ottobre 2023 | Data Scienceè un'immagine conda |
datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart Scienza dei dati 1.0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0è un' JumpStartimmagine che include pacchetti e librerie di uso comune. |
sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart MXNet 1.0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0è un' JumpStart immagine che include MXNet. |
sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0è un' JumpStart immagine che include PyTorch. |
sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0è un' JumpStartimmagine che include TensorFlow. |
sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkMagic | 30 ottobre 2023 | Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic |
sagemaker-sparkmagic |
|
Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 ottimizzato per la CPU | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità AWS. Per ulteriori informazioni, consulta 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 Python 3.7 GPU ottimizzata | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 con CUDA 11.0 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers per 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 ottimizzato per la CPU | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers v7.0 |
tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU ottimizzata | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 con CUDA 11.0 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers v7.0 |
tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
