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SageMaker Imagens da Amazon disponíveis para uso com o Studio Classic
Importante
Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica para usar o aplicativo Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte SageMaker Estúdio Amazon.
Esta página lista as SageMaker imagens e os kernels associados que estão disponíveis no Amazon SageMaker Studio Classic. Essa página também fornece informações sobre o formato necessário para criar o ARN para cada imagem. SageMaker as imagens contêm o SDK mais recente do Amazon SageMaker Python
Tópicos
Formato do ARN da imagem
A tabela a seguir lista o formato ARN e URI da imagem para cada região. Para criar o ARN completo para uma imagem, substitua o espaço reservado do identificador de recurso pelo identificador de recurso correspondente para a imagem. O identificador do recurso é encontrado na tabela de SageMaker imagens e kernels. Para criar o URI completo para uma imagem, substitua o espaço reservado da tag pela tag cpu ou gpu correspondente. Para ver a lista de tags que você pode usar, consulteTags de URI suportadas.
nota
SageMaker As imagens de distribuição usam um conjunto distinto de ARNs de imagem, listados na tabela a seguir.
| Região | Formato do ARN da imagem | SageMaker Formato ARN da imagem de distribuição | SageMaker Formato URI de imagem de distribuição |
| us-east-1 | arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:us-east-1:885854791233:image/identificador do recurso |
885854791233.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| us-east-2 | arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:us-east-2:137914896644:image/identificador do recurso |
137914896644.dkr. ecr.us-east-2.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| us-west-1 | arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:us-west-1:053634841547:image/identificador do recurso |
053634841547.dkr. ecr.us-west-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| us-west-2 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:us-west-2:542918446943:image/identificador do recurso |
542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| af-south-1 | arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:af-south-1:238384257742:image/identificador do recurso |
238384257742.dkr. ecr.af-south-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-east-1 | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-east-1:523751269255:image/identificador do recurso |
523751269255.dkr. ecr.ap-east-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-south-1 | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-south-1:245090515133:image/identificador do recurso |
245090515133.dkr. ecr.ap-south-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-northeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:064688005998:image/identificador do recurso |
064688005998.dkr. ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-southeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:022667117163:image/identificador do recurso |
022667117163.dkr. ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-southeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:648430277019:image/identificador do recurso |
648430277019.dkr. ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-northeast-1 |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:010972774902:image/identificador do recurso |
010972774902.dkr. ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ca-central-1 | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ca-central-1:481561238223:image/identificador do recurso |
481561238223.dkr. ecr.ca-central-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-central-1 | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:eu-central-1:545423591354:image/identificador do recurso |
545423591354.dkr. ecr.eu-central-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-west-1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:eu-west-1:819792524951:image/identificador do recurso |
819792524951.dkr. ecr.eu-west-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-west-2 | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:eu-west-2:021081402939:image/identificador do recurso |
021081402939.dkr. ecr.eu-west-2.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-west-3 | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:eu-west-3:856416204555:image/identificador do recurso |
856416204555.dkr. ecr.eu-west-3.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-north-1 | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:eu-north-1:175620155138:image/identificador do recurso |
175620155138.dkr. ecr.eu-north-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-south-1 | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:eu-south-1:810671768855:image/identificador do recurso |
810671768855.dkr. ecr.eu-south-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| sa-east-1 | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:sa-east-1:567556641782:image/identificador do recurso |
567556641782.dkr. ecr.sa-east-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-northeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:792733760839:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:564864627153:image/identificador do recurso |
564864627153.dkr. ecr.ap-northeast-3.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-southeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:276181064229:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:370607712162:image/identificador do recurso |
370607712162.dkr. ecr.ap-southeast-3.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| me-south-1 | arn:aws:sagemaker:me-south-1:117516905037:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:me-south-1:523774347010:image/identificador do recurso |
523774347010.dkr. ecr.me-south-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
| me-central-1 | arn:aws:sagemaker:me-central-1:103105715889:image/identificador do recurso |
arn:aws:sagemaker:me-central-1:358593528301:image/identificador do recurso |
358593528301.dkr. ecr.me-central-1.amazonaws.com /sagemaker-distribution-prod: tag |
Tags de URI suportadas
A lista a seguir mostra as tags que você pode incluir no URI da imagem.
1 xícara
1 GPU
0-xícara
0 gpu
Os exemplos a seguir mostram URIs com vários formatos de 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
Imagens compatíveis
A tabela a seguir fornece informações sobre as SageMaker imagens e os kernels associados que estão disponíveis no Amazon SageMaker Studio Classic. Ele também fornece informações sobre o identificador do recurso e a versão do Python incluída na imagem.
SageMaker imagens e kernels | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker Imagem | Descrição | Identificador do recurso | Núcleos (e identificador) | Versão do Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker CPU de distribuição v0 | SageMaker Distribution v0 CPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks populares para machine learning, ciência de dados e visualização na CPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e IDEs como o Jupyter Lab. Para obter mais informações, consulte o repositório SageMakerde distribuição da Amazon |
sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker GPU de distribuição v0 | SageMaker Distribution v0 GPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks populares para machine learning, ciência de dados e visualização na GPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e IDEs como o Jupyter Lab. Para obter mais informações, consulte o repositório SageMakerde distribuição da Amazon |
sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker CPU de distribuição v1 | SageMaker Distribution v1 CPUé uma imagem do Python 3.10 que inclui estruturas populares para aprendizado de máquina, ciência de dados e análise de dados na CPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e IDEs como o Jupyter Lab. Para obter mais informações, consulte o repositório SageMakerde distribuição da Amazon |
sagemaker-distribution-cpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker GPU de distribuição v1 | SageMaker Distribution v1 GPUé uma imagem do Python 3.10 que inclui estruturas populares para aprendizado de máquina, ciência de dados e análise de dados em GPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e IDEs como o Jupyter Lab. Para obter mais informações, consulte o repositório SageMakerde distribuição da Amazon |
sagemaker-distribution-gpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 3.0 | Imagem oficial do Python 3.10 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 2.0 | Imagem oficial do Python 3.8 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ciência de dados 3.0 | Data Science 3.0é uma imagem conda |
sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ciência de dados 2.0 | Data Science 2.0é uma imagem conda |
sagemaker-data-science-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Geoespacial 1.0 | O Amazon SageMaker Geospatial é uma imagem Python que consiste em bibliotecas geoespaciais comumente usadas, como GDAL, Fiona GeoPandas, Shapely e Rasterio. Ele permite que você visualize dados geoespaciais internos. SageMaker Para obter mais informações, consulte Amazon SageMaker Geospatial Notebook SDK | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 com CUDA 11.7 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 Python 3.8 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0 |
pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 Python 3.8 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on |
pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 2.0 | Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-310-v1 |
|
Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 1,0 | Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-v1 |
|
Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo. | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 |
tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Imagens programadas para depreciação
SageMaker encerra o suporte para imagens no dia seguinte ao fim da vida útil de qualquer um dos pacotes na imagem pelo editor.
As SageMaker imagens a seguir estão programadas para serem descontinuadas. Essas imagens são baseadas no Python 3.7, que atingiu o fim da vida útil
SageMaker imagens programadas para descontinuação | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker Imagem | Data da substituição | Descrição | Identificador do recurso | Kernels | Versão do Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ciência de dados | 30 de outubro de 2023 | Data Scienceé uma imagem conda |
ciência de dados-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart Ciência de dados 1.0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0é uma JumpStart imagem que inclui pacotes e bibliotecas comumente usados. |
sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart MXNet 1.0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0é uma JumpStart imagem que inclui o MXNet. |
sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart PyTorch 1,0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0é uma JumpStart imagem que inclui PyTorch. |
sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart TensorFlow 1,0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0é uma JumpStart imagem que inclui TensorFlow. |
sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkMagic | 30 de outubro de 2023 | Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic |
sagemaker-sparkmagic |
|
Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 Otimizado para CPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade AWS. Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers com TensorFlow 2.3.0 |
tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 Otimizado para GPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 com CUDA 11.0 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 com CUDA 11.0 |
tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 Otimizado para CPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 com CUDA 11.0 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers v7.0 |
tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
