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# Imagens SageMaker AI Docker pré-construídas
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A Amazon SageMaker AI fornece contêineres para seus algoritmos integrados e imagens pré-criadas do Docker para algumas das estruturas de aprendizado de máquina mais comuns, como Apache, MXNet TensorFlow, PyTorch e Chainer. Ele também oferece apoio a bibliotecas de machine learning, como scikit-learn e SparkML. 

Você pode usar essas imagens da instância do seu SageMaker notebook ou do SageMaker Studio. Você também pode estender as SageMaker imagens pré-criadas para incluir bibliotecas e as funcionalidades necessárias. Os tópicos a seguir fornecem informações sobre as imagens disponíveis e como usá-las.

Para o caminho de registro do Docker e outros parâmetros para cada um dos algoritmos e Deep Learning Containers (DLC) fornecidos pela Amazon SageMaker AI, consulte [Docker Registry Paths and](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths) Example Code.

Para obter informações sobre imagens do Docker para desenvolver soluções de aprendizado por reforço (RL) em SageMaker IA, consulte Contêineres de RL de [SageMaker IA](https://github.com/aws/sagemaker-rl-container).

**nota**  
As imagens de contêiner pré-criadas são de propriedade da SageMaker IA e, em alguns casos, incluem código proprietário. Recursos como trabalhos de treinamento e processamento, transformação em lote e inferência em tempo real usam credenciais de propriedade do serviço para extrair e executar imagens em instâncias gerenciadas de IA. SageMaker Como as credenciais do cliente não são usadas, nenhuma política AWS do IAM (incluindo políticas de controle de serviços e políticas de controle de recursos) que negue as permissões do Amazon ECR não impede o uso de imagens pré-criadas.

**Topics**
+ [Política de suporte de SageMaker imagens pré-criadas](pre-built-containers-support-policy.md)
+ [Imagens pré-construídas do SageMaker AI Docker para aprendizado profundo](pre-built-containers-frameworks-deep-learning.md)
+ [Acessar Imagens do Docker para Scikit-learn e SparkML](pre-built-docker-containers-scikit-learn-spark.md)
+ [Redes de Gráficos Profundos](deep-graph-library.md)
+ [Estenda uma imagem de contêiner predefinida](prebuilt-containers-extend.md)