Studio Classic で使用できる Amazon SageMaker AI イメージ - Amazon SageMaker AI
イメージARN形式サポートされているURIタグサポートされているイメージ廃止予定のイメージ廃止イメージ

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Studio Classic で使用できる Amazon SageMaker AI イメージ

重要

2023 年 11 月 30 日現在、以前の Amazon SageMaker Studio エクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic という名前になりました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「Amazon SageMaker Studio」を参照してください。

このページには、Amazon SageMaker Studio Classic で使用できる SageMaker AI イメージと関連するカーネルが一覧表示されます。このページでは、各イメージARNの を作成するために必要な形式についても説明します。 SageMaker AI イメージには、最新の Amazon SageMaker Python SDK と最新バージョンのカーネルが含まれています。詳細については、「Deep Learning Containers Images」を参照してください。

イメージARN形式

次の表に、各リージョンのイメージARNとURI形式を示します。イメージARNの完全な を作成するには、resource-identifierプレースホルダーをイメージの対応するリソース識別子に置き換えます。リソース識別子は、 SageMaker AI イメージとカーネルテーブルにあります。イメージURIの完全な を作成するには、tagプレースホルダーを対応する cpu または gpu タグに置き換えます。使用できるタグのリストについては、「サポートされているURIタグ」を参照してください。

注記

SageMaker ディストリビューションイメージはARNs、次の表に示す個別のイメージ のセットを使用します。

リージョン イメージARN形式 SageMaker ディストリビューションイメージARNの形式 SageMaker ディストリビューションイメージURIの形式
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

サポートされているURIタグ

次のリストは、イメージ に含めることができるタグを示していますURI。

  • 1-cpu

  • 1-gpu

  • 0-cpu

  • 0-gpu

次の例は、さまざまなタグ形式URIsを示しています。

  • 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

サポートされているイメージ

次の表は、Amazon SageMaker Studio Classic で利用可能な SageMaker AI イメージと関連するカーネルに関する情報を示しています。また、イメージに含まれるリソース識別子と Python のバージョンに関する情報も示します。

SageMaker AI イメージとカーネル

SageMaker AI イメージ 説明 リソース識別子 カーネル (および識別子) Python バージョン
SageMaker ディストリビューション v1 CPU SageMaker Distribution v1 CPU は、 での機械学習、データサイエンス、データ分析用の一般的なフレームワークを含む Python 3.10 イメージですCPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの Python パッケージが含まれます。詳細については、Amazon SageMaker Distribution リポジトリを参照してください。 sagemaker-distribution-cpu-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
SageMaker ディストリビューション v1 GPU SageMaker Distribution v1 GPU は、 での機械学習、データサイエンス、データ分析のための一般的なフレームワークを含む Python 3.10 イメージですGPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの Python パッケージが含まれます。詳細については、Amazon SageMaker Distribution リポジトリを参照してください。 sagemaker-distribution-gpu-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Base Python 3.0 boto3 を含む AWS CLI の公式 Python 3.10 DockerHub イメージ。 sagemaker-base-python-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Data Science 4.0 Data Science 4.0 は、 に基づく Python 3.11 conda イメージです。Ubuntu バージョン 22.04。これには、 や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージ NumPy とライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0 は、 に基づく Python 3.10 conda イメージです。Ubuntu バージョン 22.04。これには、 や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージ NumPy とライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geospatial 1.0 Amazon SageMaker 地理空間は、、FionaGDAL、、Shapley GeoPandas、Rasterio などの一般的に使用される地理空間ライブラリで構成される Python イメージです。これにより、 SageMaker AI 内の地理空間データを視覚化できます。詳細については、「Amazon SageMaker 地理空間ノートブックSDK」を参照してください。 sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 3.0 SparkAnalytics 3.0 イメージは、Spark、、 Glue Spark PySpark、 Glue など、Amazon SageMaker Studio Classic SparkMagic SparkMagicの Spark および PySpark カーネルオプションを提供し PySpark、柔軟な分散データ処理を可能にします。 sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (スパークカーネル）

  • SparkMagic PySpark (pysparkkernel)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Glue PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 2.0 PySpark および Spark カーネルを使用する Anaconda Individual Edition。詳細については、「sparkmagic」を参照してください。 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 および Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.10
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 CPU 最適化 1 PyTorch 2.4 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2CUDA.4.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.4.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 GPU 最適化 1 PyTorch 2.4 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2CUDA.4.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.4.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 CPU 最適化 1 PyTorch 2.1 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2CUDA.3.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3.11 GPU 最適化 1 PyTorch 2.1 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2CUDA.3.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.3.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 CPU 最適化 1 PyTorch 2.1 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.2 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.2.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 GPU 最適化 1 PyTorch 2.1 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.2 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.2.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 CPU 最適化 Deep AWS Learning Containers for PyTorch 2.1 with CUDA 12.1 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.1.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 GPU 最適化 Deep AWS Learning Containers for PyTorch 2.1 with CUDA 12.1 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Neuron 最適化 PyTorch でのパフォーマンス HuggingFace とスケーリングに最適化された Trainium インスタンスでのトレーニング用に と Neuron パッケージがインストールされた 1.13 イメージ AWS。 pytorch-1.13-hf-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron 最適化 PyTorch パフォーマンスとスケールオン用に最適化された Trainium インスタンスでのトレーニング用にインストールされた Neuron パッケージを含む 1.13 イメージ AWS。 pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 CPU 最適化 11.8 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA TensorFlow 2.14 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 GPU 最適化 11.8 を搭載した AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

廃止予定のイメージ

SageMaker AI は、イメージ内のパッケージのいずれかがパブリッシャーによってサポート終了になった翌日にイメージのサポートを終了します。次の SageMaker AI イメージは非推奨になる予定です。

Python 3.8 に基づくイメージは、2024 年 10 月 31 end-of-life日に達成されました。2024 年 11 月 1 日以降、 SageMaker AI はこれらのイメージのサポートを終了し、Studio Classic UI から選択できなくなります。コンプライアンス違反の問題を避けるため、これらのイメージのいずれかを使用している場合は、新しいバージョンのイメージに移行することをお勧めします。

SageMaker 廃止予定の AI イメージ

SageMaker AI イメージ 廃止日 説明 リソース識別子 カーネル Python バージョン
SageMaker ディストリビューション v0.12 CPU 2024 年 11 月 1 日 SageMaker Distribution v0 CPU は Python 3.8 イメージで、機械学習、データサイエンス、 での視覚化のための一般的なフレームワークが含まれていますCPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの Python パッケージが含まれます。詳細については、「Amazon SageMaker AI ディストリビューションリポジトリ」を参照してください。 sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker ディストリビューション v0.12 GPU 2024 年 11 月 1 日 SageMaker Distribution v0 GPU は Python 3.8 イメージで、機械学習、データサイエンス、 での視覚化のための一般的なフレームワークが含まれていますGPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの Python パッケージが含まれます。詳細については、「Amazon SageMaker AI ディストリビューションリポジトリ」を参照してください。 sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 2024 年 11 月 1 日 boto3 と AWS CLI を含む の公式 Python 3.8 DockerHub イメージ。 sagemaker-base-python-38 Python 3 (python3) Python 3.8
Data Science 2.0 2024 年 11 月 1 日 Data Science 2.0 は、 に基づく Python 3.8 conda イメージです。Ubuntu バージョン 22.04。これには、 や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージ NumPy とライブラリが含まれています。 sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 PyTorch 11.3 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA 1.13 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-1.13-cpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 PyTorch 11.7 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA 1.13 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-1.13-gpu-py39 Python 3 (python3) Python 3.9
PyTorch 1.12 Python 3.8 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 PyTorch 11.3 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA 1.12 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0」を参照してください。 pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Python 3.8 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 PyTorch 11.3 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA 1.12 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0」を参照してください。 pytorch-1.12-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS SageMaker 「AI の Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2」を参照してください。 pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 PyTorch 11.3 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA 1.10 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、AWS SageMaker 「AI の Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2」を参照してください。 pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1.0 2024 年 11 月 1 日 PySpark および Spark カーネルを使用する Anaconda Individual Edition。詳細については、「sparkmagic」を参照してください。 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 および Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11.8 を搭載した AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11.8 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA TensorFlow 2.13 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 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 最適化 2024 年 11 月 1 日 AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6」を参照してください。 tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11. TensorFlow 2 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.6 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6」を参照してください。 tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 1 PyTorch 2.1 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.0.1 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.1-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 1 PyTorch 2.1 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.0.1 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.1-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11.8 を搭載した AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 pytorch-2.0.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11.2 を搭載した AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2CUDA.12.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 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 最適化 2024 年 11 月 1 日 11.8 を搭載した AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2CUDA.12.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11. TensorFlow 2 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.11.0 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 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 最適化 2024 年 11 月 1 日 11. TensorFlow 2 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.11.0 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 CPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11. TensorFlow 2 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.10 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9
TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU 最適化 2024 年 11 月 1 日 11. TensorFlow 2 を搭載した AWS Deep Learning Containers for 2.10 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 Python 3 (python3) Python 3.9

廃止イメージ

SageMaker AI は以下のイメージのサポートを終了しました。廃止は、イメージ内のパッケージのいずれかがパブリッシャーによるサービス終了となった翌日に発生します。

SageMaker 廃止予定の AI イメージ

SageMaker AI イメージ 廃止日 説明 リソース識別子 カーネル Python バージョン
データサイエンス 2023 年 10 月 30 日 Data Science は、 NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリを含む Python 3.7 conda イメージです。 datascience-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart データサイエンス 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart Data Science 1.0 は、 JumpStart一般的に使用されるパッケージとライブラリを含むイメージです。 sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart MXNet 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart MXNet 1.0 は、 を含む JumpStart イメージですMXNet。 sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 は、 を含む JumpStart イメージです PyTorch。 sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 2023 年 10 月 30 日 SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 は、 JumpStart を含むイメージです TensorFlow。 sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 2023 年 10 月 30 日 PySpark および Spark カーネルを使用する Anaconda Individual Edition。詳細については、「sparkmagic」を参照してください。 sagemaker-sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 CPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 2.3.0 を使用した TensorFlow深層学習コンテナ」を参照してください。 tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 11.0 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA TensorFlow 2.3 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 with CUDA 11.0」を参照してください。 tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 CPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow」を参照してください。 tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 Python 3 Python 3.7
TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU 最適化 2023 年 10 月 30 日 TensorFlow 11.0 を搭載した AWS Deep Learning Containers for CUDA 1.15 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow」を参照してください。 tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7