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SageMaker Immagini Amazon disponibili per l'uso con i notebook Studio Classic - Amazon SageMaker AI
Formato ARN dell’immagineTag URI supportatiImmagini supportateImmagini destinate al ritiroImmagini obsolete

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SageMaker Immagini Amazon disponibili per l'uso con i notebook Studio Classic

Nota

Al 30 novembre 2023, la precedente esperienza con Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon Studio Classic. SageMaker La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’applicazione Studio Classic. Per informazioni sull’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata, consulta Amazon Studio SageMaker.

Studio Classic è ancora gestito per i carichi di lavoro esistenti ma non è più disponibile per l'onboarding. È possibile interrompere o eliminare solo le applicazioni Studio Classic esistenti e non è possibile crearne di nuove. Ti consigliamo di migrare il carico di lavoro alla nuova esperienza di Studio.

Questa pagina elenca le SageMaker immagini e i kernel associati disponibili in Amazon Studio Classic. SageMaker Questa pagina fornisce anche informazioni sul formato necessario per creare l'ARN per ogni immagine. SageMaker le immagini contengono l'ultima versione di Amazon SageMaker Python SDK e l'ultima versione del kernel. Per ulteriori informazioni, consulta Deep Learning Containers Images.

Formato ARN dell’immagine

La tabella seguente elenca il formato degli ARN delle immagini e degli URI per ogni Regione. Per creare l'ARN completo per un'immagine, sostituisci il resource-identifier segnaposto con l'identificatore di risorsa corrispondente per l'immagine. L'identificatore della risorsa si trova nella tabella images and kernel SageMaker . Per creare l'URI completo per un'immagine, sostituisci il tag segnaposto con il tag cpu o gpu corrispondente. Per l’elenco dei tag che puoi utilizzare, consulta Tag URI supportati.

Nota

SageMaker Le immagini di distribuzione utilizzano un set distinto di ARN di immagini, elencati nella tabella seguente.

Region 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: 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-distribuzione-prodotto: 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-distribuzione-prodotto: 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-distribuzione-prodotto: 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-produzione-distribuzione: 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-produzione-distribuzione: 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-produzione-distribuzione: 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-distribuzione-prodotto: 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-distribuzione-prodotto: 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-produzione-distribuzione: 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-produzione-distribuzione: 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-produzione-distribuzione: 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-distribuzione-prodotto: 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-distribuzione-prodotto: 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-produzione-distribuzione: 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-produzione-distribuzione: tag

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 gli 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-distribuion-prod: 0-gpu

Immagini supportate

La tabella seguente fornisce informazioni sulle SageMaker immagini e sui kernel associati disponibili in Amazon Studio Classic. SageMaker Fornisce inoltre informazioni sull’identificatore della risorsa e sulla versione Python inclusi nell’immagine.

SageMaker immagini e kernel

SageMaker immagine Description Identificatore di risorsa Kernel (e identificatore) Versione di Python
Base Python 4.3 Immagine ufficiale di Python 3.11 fornita DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.2 Immagine ufficiale di Python 3.11 fornita con boto3 e inclusa. DockerHub AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.1 Immagine ufficiale di Python 3.11 fornita con boto3 e inclusa. DockerHub AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.0 Immagine ufficiale di Python 3.11 fornita con boto3 e inclusa. DockerHub AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 3.0 Immagine ufficiale di Python 3.10 fornita con boto3 e inclusa. DockerHub AWS CLI sagemaker-base-python-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Data Science 5.3 Data Science 5.3 è un’immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come e Learn. NumPy SciKit sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.2 Data Science 5.2 è un’immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.1 Data Science 5.1 è un’immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.0 Data Science 5.0 è un’immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 4.0 Data Science 4.0 è un’immagine conda di Python 3.11 basata sulla versione 22.04 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0 è un’immagine conda di Python 3.10 basata sulla versione 22.04 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geospatial 1.0 Amazon SageMaker geospatial è un'immagine Python costituita da librerie geospaziali di uso comune come GDAL, Fiona, Shapley e Rasterio. GeoPandas Ti consente di visualizzare i SageMaker dati geospaziali all'interno dell'IA. Per ulteriori informazioni, consulta Amazon geospatial Notebook SDK SageMaker sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 4.3 L'immagine SparkAnalytics 4.3 fornisce le opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue SparkMagic PySpark, che consentono un'elaborazione flessibile e PySpark distribuita dei dati. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pysparkle)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Colla (glue_pyspark) PySpark

Python 3.11
SparkAnalytics 4.2 L'immagine SparkAnalytics 4.2 fornisce le opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue SparkMagic PySpark, che consentono un'elaborazione flessibile e PySpark distribuita dei dati. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pysparkle)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Colla (glue_pyspark) PySpark

Python 3.11
SparkAnalytics 4.1 L'immagine SparkAnalytics 4.1 fornisce le opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue SparkMagic PySpark, che consentono un'elaborazione flessibile e PySpark distribuita dei dati. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pysparkle)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Colla (glue_pyspark) PySpark

Python 3.11
SparkAnalytics 4.0 L'immagine SparkAnalytics 4.0 offre opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue SparkMagic PySpark, che consentono un'elaborazione flessibile e PySpark distribuita dei dati. sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pysparkle)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Colla (glue_pyspark) PySpark

Python 3.11
SparkAnalytics 3.0 L'immagine SparkAnalytics 3.0 offre opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue SparkMagic PySpark, che consentono un'elaborazione flessibile e PySpark distribuita dei dati. sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark (kernel pysparkle)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Colla (glue_pyspark) PySpark

Python 3.11
SparkAnalytics 2.0 Anaconda Individual Edition con PySpark e kernel Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic. 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)

  • Incolla Python [e Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark) PySpark

Python 3.10
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.4.0 con CUDA 12.4 includono contenitori per l'addestramento su CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.4.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 ottimizzato per GPU I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 2.4.0 con CUDA 12.4 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.4.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 2.3.0 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 ottimizzato per GPU I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 2.3.0 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.3.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.2.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 ottimizzato per GPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.2.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 Ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per le prestazioni e la scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.1.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 ottimizzato per GPU I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 HuggingFace Neuron ottimizzato PyTorch 1.13 image con HuggingFace e pacchetti Neuron installati per l'addestramento su istanze Trainium ottimizzate per prestazioni e scalabilità. AWS pytorch-1.13-hf-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron ottimizzato PyTorch Immagine 1.13 con pacchetti Neuron installati per l'addestramento su istanze Trainium ottimizzate per prestazioni e scalabilità. AWS pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 ottimizzato per GPU I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.14 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

Immagini destinate al ritiro

SageMaker L'intelligenza artificiale termina il supporto per le immagini il giorno successivo alla fine del ciclo di vita di qualsiasi pacchetto dell'immagine da parte dell'editore. Le SageMaker immagini seguenti sono destinate a diventare obsolete.

Le immagini basate su Python 3.8 hanno raggiunto la fine del ciclo di vita il 31 ottobre 2024. A partire dal 1° novembre 2024, l' SageMaker IA interromperà il supporto per queste immagini e non saranno selezionabili dall'interfaccia utente di Studio Classic. Per evitare problemi di compatibilità, se utilizzi una di queste immagini, ti consigliamo di passare a un'immagine con una versione più recente.

SageMaker immagini destinate a diventare obsolete

SageMaker Immagine Data di ritiro Description Identificatore di risorsa Kernel Versione di Python
SageMaker CPU di distribuzione v0.12 1 novembre 2024 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 Keras PyTorch, pacchetti Python popolari come numpy, scikit-learn TensorFlow e pandas e IDE come Jupyter Lab. Per ulteriori informazioni, SageMaker consulta il repository Amazon AI Distribution. sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker GPU di distribuzione v0.12 1 novembre 2024 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 Keras, pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn TensorFlow e pandas e IDE come Jupyter Lab. Per ulteriori informazioni, SageMaker consulta il repository Amazon AI Distribution. sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 1 novembre 2024 Immagine ufficiale di Python 3.8 fornita DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI sagemaker-base-python-38 Python 3 (python3) Python 3.8
Data Science 2.0 1 novembre 2024 Data Science 2.0 è un’immagine conda di Python 3.8 basata sulla versione 22.04 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come e Learn. NumPy SciKit sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 Ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 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 Ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 1.13 con CUDA 11.7 includono contenitori per l'addestramento 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 1 novembre 2024 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 per 1.12.0. PyTorch pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Python 3.8 Ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 1.12 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers per 1.12.0. PyTorch pytorch-1.12-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per la PyTorch versione 1.10 includono contenitori per l'addestramento su CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on AI. SageMaker pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 1.10 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on AI. SageMaker pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1.0 1 novembre 2024 Anaconda Individual Edition con PySpark e kernel Spark. Per ulteriori informazioni, vedi 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)

  • Incolla Python [e Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark) PySpark

Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 Ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.13 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.6 Python 3.8 Ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 includono contenitori per l'addestramento su CPU, 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 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers for 2.6. TensorFlow tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 2.0.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.0.1-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 2.0.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.0.1-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 2.0.0 includono contenitori per l'addestramento su 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 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per PyTorch 2.0.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento 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
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU 1 novembre 2024 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 ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento 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 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per 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 ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento 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 1 novembre 2024 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 ottimizzato per GPU 1 novembre 2024 I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento 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

Immagini obsolete

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SageMaker immagini destinate a diventare obsolete

SageMaker Immagine Data di ritiro Description Identificatore di risorsa Kernel Versione di Python
Data science 30 ottobre 2023 Data Science è un'immagine conda Python 3.7 con i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy and Learn. SciKit datascience-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart Data Science 1.0 30 ottobre 2023 SageMaker JumpStart Data Science 1.0 è un' JumpStart immagine 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 1.0 è 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 1.0 è 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 1.0 è un' JumpStart immagine che include TensorFlow. sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 30 ottobre 2023 Anaconda Individual Edition con PySpark e kernel Spark. Per ulteriori informazioni, vedi sparkmagic. sagemaker-sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 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 su 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 Ottimizzato per GPU 30 ottobre 2023 I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 con CUDA 11.0 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta 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 Ottimizzato per la CPU 30 ottobre 2023 I AWS Deep Learning Containers per la TensorFlow versione 1.15 includono contenitori per l'addestramento su CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers v7.0 per. TensorFlow tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 Ottimizzato per GPU 30 ottobre 2023 I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 1.15 con CUDA 11.0 includono contenitori per l'addestramento su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta AWS Deep Learning Containers v7.0 per. TensorFlow tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7