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SageMaker Imagens da Amazon disponíveis para uso com notebooks Studio Classic - SageMaker IA da Amazon
Formato do ARN da imagemTags de URI compatíveisImagens compatíveisImagens programadas para depreciaçãoImagens obsoletas

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SageMaker Imagens da Amazon disponíveis para uso com notebooks Studio Classic

nota

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 ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte SageMaker Estúdio Amazon.

O Studio Classic ainda é mantido para cargas de trabalho existentes, mas não está mais disponível para integração. Você só pode parar ou excluir aplicativos Studio Classic existentes e não pode criar novos. Recomendamos que você migre sua carga de trabalho para a nova experiência do Studio.

Esta página lista as SageMaker imagens e os kernels associados que estão disponíveis no Amazon SageMaker Studio Classic. Esta página também fornece informações sobre o formato necessário para criar o ARN para cada imagem. SageMaker as imagens contêm o SDK Amazon SageMaker Python mais recente e a versão mais recente do kernel. Para obter mais informações, consulte as Imagens de contêineres de aprendizado profundo.

Formato do ARN da imagem

A tabela a seguir lista o formato de ARN da imagem para cada Região. Para criar o ARN completo de uma imagem, substitua o resource-identifier espaço reservado pelo identificador de recurso correspondente à imagem. O identificador do recurso é encontrado na tabela de SageMaker imagens e kernels. Para criar o URI completo de uma imagem, substitua o tag espaço reservado pela tag cpu ou gpu correspondente. Para ver a lista de tags que você pode usar, consulteTags de URI compatíveis.

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 de imagem de distribuição SageMaker Formato URI de imagem de distribuição
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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: 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-produção de distribuição: tag

Tags de URI compatíveis

A lista a seguir mostra as tags que você pode incluir no URI da imagem.

  • 1-cpu

  • 1-gpu

  • 0-cpu

  • 0-gpu

Os seguintes exemplos 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 de recurso e a versão do Python incluídos na imagem.

SageMaker imagens e kernels

SageMaker Imagem Description Identificador do recurso Núcleos (e identificador) Versão do Python
Base Python 4.3 Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.2 Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.1 Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
Base Python 4.0 Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-v4 Python 3 (python3) Python 3.11
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
Data Science 5.3 Data Science 5.3 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.2 Data Science 5.2 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.1 Data Science 5.1 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 5.0 Data Science 5.0 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-v5 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 4.0 Data Science 4.0 é uma imagem conda do Python 3.11 baseada na versão 22.04 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0 é uma imagem conda do Python 3.10 baseada na versão 22.04 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geoespacial 1.0 A Amazon SageMaker geospatial é uma imagem em Python que consiste em bibliotecas geoespaciais comumente usadas, como GDAL, Fiona GeoPandas, Shapley e Rasterio. Ele permite que você visualize dados geoespaciais dentro da SageMaker IA. Para obter mais informações, consulte Amazon SageMaker geospatial Notebook SDK sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 4.3 A imagem SparkAnalytics 4.3 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. SparkMagic PySpark sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (núcleo de faísca)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Cola PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.2 A imagem SparkAnalytics 4.2 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. SparkMagic PySpark sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (núcleo de faísca)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Cola PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4.1 A imagem SparkAnalytics 4.1 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. SparkMagic PySpark sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (núcleo de faísca)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Cola PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 4,0 A imagem SparkAnalytics 4.0 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. SparkMagic PySpark sagemaker-spark-analytics-v4

  • SparkMagic Spark (núcleo de faísca)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Cola PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 3,0 A imagem SparkAnalytics 3.0 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. SparkMagic PySpark sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic Spark (núcleo de faísca)

  • SparkMagic PySpark (kernel pyspark)

  • Glue Spark (glue_spark)

  • Cola PySpark (glue_pyspark)

 Python 3.11
SparkAnalytics 2,0 Anaconda Individual Edition com kernels PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-310-v1

  • SparkMagic Spark (conda-env-sm_sparkmagic-sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark(kernel conda-env-sm_sparkmagic-pyspark)

  • Glue Spark (conda-env-sm_glue_is-glue_spark)

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

 Python 3.10
PyTorch 2.4.0 Python 3.11 Otimizado para CPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.4.0 com CUDA 12.4 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.4.0 com CUDA 12.4 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.3.0 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.3.0 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.2 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.2 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Release Notes for Deep Learning Containers. pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Otimizado para neurônios PyTorch Imagem 1.13 com HuggingFace pacotes Neuron instalados para treinamento em instâncias Trainium otimizadas para desempenho e escalabilidade. AWS pytorch-1.13-hf-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 Otimizado para neurônios PyTorch Imagem 1.13 com pacotes Neuron instalados para treinamento em instâncias Trainium otimizadas para desempenho e escalabilidade. AWS pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 Otimizado para CPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.14 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.14 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Release Notes for Deep Learning Containers. tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

Imagens programadas para depreciação

SageMaker A IA 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 descontinuação.

As imagens baseadas no Python 3.8 chegaram ao fim da vida útil em 31 de outubro de 2024. A partir de 1º de novembro de 2024, a SageMaker IA descontinuará o suporte para essas imagens e elas não poderão ser selecionadas na interface do usuário do Studio Classic. Para evitar problemas de não conformidade, se você estiver usando qualquer uma dessas imagens, recomendamos que você mude para uma imagem com uma versão posterior.

SageMaker imagens programadas para descontinuação

SageMaker Imagem Data da substituição Description Identificador do recurso Kernels Versão do Python
SageMaker CPU de distribuição v0.12 1.º de novembro de 2024 SageMaker Distribution v0 CPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks mais conhecidos para machine learning, ciência de dados e visualização na CPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e IDEs como o Jupyter Lab. Para obter mais informações, consulte o repositório Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker GPU de distribuição v0.12 1.º de novembro de 2024 SageMaker Distribution v0 GPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks conhecidos para machine learning, ciência de dados e visualização na GPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e IDEs como o Jupyter Lab. Para obter mais informações, consulte o repositório Amazon SageMaker AI Distribution. sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 1.º de novembro de 2024 Imagem oficial do Python 3.8 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI sagemaker-base-python-38 Python 3 (python3) Python 3.8
Data Science 2.0 1.º de novembro de 2024 Data Science 2.0 é uma imagem conda do Python 3.8 baseada no Ubuntu versão 22.04. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy e SciKit Learn. sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.13 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. AWS Para obter mais informações, consulte Contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Python 3.8 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.12.0. pytorch-1.12-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.10 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. AWS Para obter mais informações, consulte Contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.10.2 sobre SageMaker IA. pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.10 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 1.10.2 sobre SageMaker IA. pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1,0 1.º de novembro de 2024 Anaconda Individual Edition com kernels PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic. sagemaker-sparkanalytics-v1

  • SparkMagic Spark (conda-env-sm_sparkmagic-sparkkernel)

  • SparkMagic PySpark(kernel conda-env-sm_sparkmagic-pyspark)

  • Glue Spark (conda-env-sm_glue_is-glue_spark)

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

 Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.13 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.13 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.6 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para 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
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.0.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.0.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para PyTorch 2.0.0 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo 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
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Otimizado para CPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.12.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. AWS Para obter mais informações, consulte 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 Otimizado para GPU 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.11.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.10 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. 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 1.º de novembro de 2024 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para 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

Imagens obsoletas

SageMaker A IA encerrou o suporte para as seguintes imagens. A descontinuação ocorre um dia após o fim da vida útil de qualquer um dos pacotes na imagem pelo publicador.

SageMaker imagens programadas para descontinuação

SageMaker Imagem Data da substituição Description Identificador do recurso Kernels Versão do Python
Ciência de dados 30 de outubro de 2023 Data Science é uma imagem conda do Python 3.7 com os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como e Learn. NumPy SciKit datascience-1.0 Python 3 Python 3.7
SageMaker JumpStart Ciência de dados 1.0 30 de outubro de 2023 SageMaker JumpStart O Data Science 1.0 é 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 O MXNet 1.0 é 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 1.0 é 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 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui TensorFlow. sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 Python 3 Python 3.7
SparkMagic 30 de outubro de 2023 Anaconda Individual Edition com kernels PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte sparkmagic. sagemaker-sparkmagic

  • PySpark

  • Spark

 Python 3.7
TensorFlow 2.3 Python 3.7 Otimizado para CPU 30 de outubro de 2023 Os contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão AWS. Para obter mais informações, consulte Contêineres de aprendizado AWS profundo 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 contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 2.3 com CUDA 11.0 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte Contêineres de aprendizado AWS profundo para 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 contêineres de aprendizado AWS profundo para TensorFlow 1.15 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e expansão. AWS Para obter mais informações, consulte AWS Deep Learning Containers v7.0 for. TensorFlow 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 contêineres de aprendizado AWS profundo para 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 for. TensorFlow tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7