本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
Amazon SageMaker 圖像可與經典工作室一起使用
重要
截至 2023 年 11 月 30 日，以前的 Amazon SageMaker 工作室體驗現在被命名為 Amazon SageMaker 工作室經典。下面的部分是特定於使用 Studio 傳統版應用程序。如需使用更新後的 Studio 體驗的相關資訊，請參閱Amazon SageMaker 一室。
此頁面列出了 Amazon SageMaker 工作室經典版中可用的 SageMaker 映像和關聯的內核。此頁面也提供針對每個影像建立 ARN 所需格式的相關資訊。 SageMaker 映像檔包含最新的 Amazon SageMaker Python 開發套件
映像 ARN 格式
下表列出了每個區域的圖像 ARN 和 URI 格式。若要建立影像的完整 ARN，請將資源識別碼預留位置取代為影像的對應資源識別碼。資源識別碼位於 SageMaker 映像和核心表格中。若要建立影像的完整 URI，請以對應的 cpu 或 gpu 標籤取代標籤預留位置。如需可使用的標籤清單，請參閱支援的 URI 標籤。
注意
SageMaker 散佈影像會使用一組不同的影像 ARN，如下表所列。
| 區域 | 映像 ARN 格式 | SageMaker 分發映像 ARN 格式 | SageMaker 分發映像檔 URI 格式 |
| us-east-1 | arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:us-east-1:885854791233:image/資源識別符 |
我們東部-1. 亞馬遜軟件分發產品:標籤 |
| us-east-2 | arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:us-east-2:137914896644:image/資源識別符 |
我們東部 2. 亞馬遜分發器產品:標籤 |
| us-west-1 | arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:us-west-1:053634841547:image/資源識別符 |
我們西部-1. 亞馬遜衛星/圖形分發產品:標籤 |
| us-west-2 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:us-west-2:542918446943:image/資源識別符 |
542918446943.dkr.ecr.US 西部-亞馬遜衛星公司/發行版產品:標籤 |
| af-south-1 | arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:af-south-1:238384257742:image/資源識別符 |
AFR-南部 1. 亞馬遜. COM /sagemaker 分發產品:標籤 |
| ap-east-1 | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-east-1:523751269255:image/資源識別符 |
Ap-東部-1. 亞馬遜分發產品:標籤 |
| ap-south-1 | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-south-1:245090515133:image/資源識別符 |
南 1. 亞馬遜分發產品:標籤 |
| ap-northeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:064688005998:image/資源識別符 |
阿拉伯-東北部-2. 亞馬遜. COM /信號分發產品:標籤 |
| ap-southeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:022667117163:image/資源識別符 |
Ap-東南部-1. 亞馬遜阿馬遜分發產品:標籤 |
| ap-southeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:648430277019:image/資源識別符 |
阿拉伯東南部-2. 亞馬遜. COM /圖形器分發產品:標籤 |
| ap-northeast-1 |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:010972774902:image/資源識別符 |
Ap-東北部-1. 亞馬遜分發產品:標籤 |
| ca-central-1 | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ca-central-1:481561238223:image/資源識別符 |
CA-中央 1. 亞馬遜分發產品:標籤 |
| eu-central-1 | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:eu-central-1:545423591354:image/資源識別符 |
歐盟中央 1.Amazonaws.com /信號發佈器分發產品:標籤 |
| eu-west-1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:eu-west-1:819792524951:image/資源識別符 |
歐洲西部 1. 亞馬遜公司/信號分發產品:標籤 |
| eu-west-2 | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:eu-west-2:021081402939:image/資源識別符 |
歐盟西部 2. 亞馬遜分發產品:標籤 |
| eu-west-3 | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:eu-west-3:856416204555:image/資源識別符 |
歐洲西部-3. 亞馬遜公司/信號分發產品:標籤 |
| eu-north-1 | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:eu-north-1:175620155138:image/資源識別符 |
歐盟北部 1. 亞馬遜分發產品:標籤 |
| eu-south-1 | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:eu-south-1:810671768855:image/資源識別符 |
歐洲南部 1. 亞馬遜. COM /sagemax 分發產品:標籤 |
| sa-east-1 | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:sa-east-1:567556641782:image/資源識別符 |
Sa-東部-1. 亞馬遜. COM /信號發佈序號:標籤 |
| ap-northeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:792733760839:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:564864627153:image/資源識別符 |
Ap-東北部-3.Amazonaws.com /圖形器分發產品:標籤 |
| ap-southeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:276181064229:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:370607712162:image/資源識別符 |
Ap-東南部-3. 亞馬遜. COM /信號器分發產品:標籤 |
| me-south-1 | arn:aws:sagemaker:me-south-1:117516905037:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:me-south-1:523774347010:image/資源識別符 |
我-南 1. 亞馬遜. COM /sagemaker 分發產品:標籤 |
| me-central-1 | arn:aws:sagemaker:me-central-1:103105715889:image/資源識別符 |
arn:aws:sagemaker:me-central-1:358593528301:image/資源識別符 |
我中央 1.Amazonaws.com /信號分發序產品:標籤 |
支援的 URI 標籤
下列清單顯示您可以包含在映像 URI 中的標籤。
中央處理器
1-GPU
CPU
0-GPU
下列範例顯示具有各種標籤格式的 URI：
中央處理器-西部 2. 亞馬遜分發產品
美國西部 2. 亞馬遜公司/信號分發產品:0 GPU
支援的映像
下表提供有關 Amazon SageMaker 工作室經典版中可用的 SageMaker 映像和關聯內核的信息。它還提供了有關圖像中包含的資源標識符和 Python 版本的信息。
SageMaker 圖像和內核 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker 影像 | 描述 | 資源識別碼 | 內核（和標識符） | Python 版本 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 分佈 v0 中央處理器 | SageMaker Distribution v0 CPU是一個 Python 3.8 映像，其中包含用於機器學習，資料科學和 CPU 上的視覺化的熱門架構。這包括諸如 Keras 等深度學習框架；流行的 Python 軟件包 PyTorch， TensorFlow 如 numpy，科學學習和熊貓；以及 Jupyter 實驗室等 IDE。有關更多信息，請參閱 Amazon SageMaker 分發 |
sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 分配 V0 GPU | SageMaker Distribution v0 GPU是一個 Python 3.8 映像，其中包含用於 GPU 上的機器學習，資料科學和視覺化的流行架構。這包括諸如 Keras 等深度學習框架；流行的 Python 軟件包 PyTorch， TensorFlow 如 numpy，科學學習和熊貓；以及 Jupyter 實驗室等 IDE。有關更多信息，請參閱 Amazon SageMaker 分發 |
sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 第 1 個 CPU 分佈 | SageMaker Distribution v1 CPU是 Python 3.10 映像檔，其中包含適用於 CPU 上的機器學習、資料科學和資料分析的熱門架構。這包括諸如 Keras 等深度學習框架；流行的 Python 軟件包 PyTorch， TensorFlow 如 numpy，科學學習和熊貓；以及 Jupyter 實驗室等 IDE。有關更多信息，請參閱 Amazon SageMaker 分發 |
下流器分發的 CPU-v1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 第 1 個 GPU 發行版 | SageMaker Distribution v1 GPU是 Python 3.10 映像檔，其中包含 GPU 上適用於機器學習、資料科學和資料分析的熱門架構。這包括諸如 Keras 等深度學習框架；流行的 Python 軟件包 PyTorch， TensorFlow 如 numpy，科學學習和熊貓；以及 Jupyter 實驗室等 IDE。有關更多信息，請參閱 Amazon SageMaker 分發 |
下流器分發的 gpu-v1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 3.0 | 官方 Python 3.10 圖像從肉毒桿菌 3 DockerHub 和包括在內。 AWS CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 2.0 | 官方 Python 3.8 圖像從肉毒桿菌 3 和 DockerHub AWS CLI 包括在內。 | sagemaker-base-python-38 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Science 3.0 | Data Science 3.0是一個基於Ubuntu版本 22.04 的 Python 3.10 康達 |
sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Science 2.0 | Data Science 2.0是一個基於Ubuntu版本 22.04 的 Python 3.8 康達 |
sagemaker-data-science-38 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 地理空間 1.0 | Amazon SageMaker 地理空間是一個 Python 圖像，由常用的地理空間庫，如 GDAL，菲奧娜，華美地 GeoPandas，和光柵。它可讓您在其中視覺化地理空間資料 SageMaker。如需詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker 地理空間筆記本 SDK | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 中央處理器優化 | PyTorch 2.0.0 版的 AWS Deep Learning Containers 包含用於在 CPU 上進行訓練的容器，針對效能和擴充進行 AWS了最佳化。如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 圖像處理器優化 | 適用於 PyTorch 2.0.0 的 CUDA 11.8 適用的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 GPU 上進行訓練的容器，可針對效能和擴充進行最佳化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 中央處理器優化 | 適用於 PyTorch 1.13 的 CUDA 11.3 的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 CPU 上進行訓練的容器，針對性能和擴展進行了優化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU 優化 | 適用於 PyTorch 1.13 的 CUDA 11.7 適用的 AWS Deep Learning Containers 包含適用於 GPU 訓練的容器，針對效能和擴充進行了最佳化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 Python 3.8 中央處理器優化 | 適用於 PyTorch 1.12 的 CUDA 11.3 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 CPU 上進行訓練的容器，針對性能和擴展進行了優化。 AWS如需詳細資訊，請參閱 PyTorch 1.12.0 的AWS Deep Learning Contain |
pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 Python 3.8 GPU 優化 | 適用於 PyTorch 1.12 的 CUDA 11.3 AWS Deep Learning Containers 包含用於 GPU 訓練的容器，可針對效能和擴充進行最佳化。 AWS如需詳細資訊，請參閱 PyTorch 1.12.0 的AWS Deep Learning Contain |
pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 Python 3.8 中央處理器優化 | 適用於 PyTorch 1.10 的 AWS Deep Learning Containers 包含用於在 CPU 上進行訓練的容器，已針對效能和擴充進行 AWS最佳化。如需詳細資訊，請參閱適用於 PyTorch 1.10.2 的AWS Deep Learning Containers SageMaker |
pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU 優化 | 適用於 PyTorch 1.10 的 CUDA 11.3 適用的 AWS Deep Learning Containers 包含用於 GPU 訓練的容器，可針對效能和擴充進行最佳化。 AWS如需詳細資訊，請參閱適用於 PyTorch 1.10.2 的AWS Deep Learning Containers SageMaker |
pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 2.0 | 帶有 PySpark 和星火內核的蟒蛇個人版。如需更多資訊，請參閱 sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-310-v1 |
|
Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 1.0 | 帶有 PySpark 和星火內核的蟒蛇個人版。如需更多資訊，請參閱 sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-v1 |
|
Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow Python 3.10 中央處理器優化 | 適用於 TensorFlow 2.12.0 的 CUDA 11.2 AWS Deep Learning Containers 包含用於在 CPU 上進行訓練的容器，針對效能和擴充進行了最佳化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | 張量流 -2.12.0-CPU-丙基丙烷 -320-聚氨酯 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 圖像處理器優化 | 適用於 TensorFlow 2.12.0 的 AWS Deep Learning Containers 搭配 CUDA 11.8，包含適用於 GPU 訓練的容器，可針對效能和擴充進行最佳化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 中央處理器優化 | 適用於 TensorFlow 2.11.0 的 CUDA 11.2 AWS Deep Learning Containers 包含用於在 CPU 上進行訓練的容器，針對效能和擴充進行最佳化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 GPU 優化 | 適用於 TensorFlow 2.11.0 的 CUDA 11.2 適用的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 GPU 上進行訓練的容器，並針對性能和擴展進行了優化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 中央處理器優化 | 適用於 TensorFlow 2.10 的 CUDA 11.2 的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 CPU 上進行訓練的容器，針對性能和擴展進行了優化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU 優化 | 適用於 TensorFlow 2.10 的 CUDA 11.2 適用的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 GPU 上進行訓練的容器，並針對性能和擴展進行了優化。 AWS如需更多資訊，請參閱 Deep Learning Containers 的版本備註。 | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 處理器優化 | 適用於 TensorFlow 2.6 的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 GPU 上進行訓練的容器，可針對效能和擴充進行最佳化 AWS。如需詳細資訊，請參閱 TensorFlow 2.6 版AWS Deep Learning Containers |
tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 圖像處理器優化 | 適用於 TensorFlow 2.6 的 CUDA 11.2 的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 GPU 上進行訓練的容器，針對性能和擴展進行 AWS了優化。如需詳細資訊，請參閱 TensorFlow 2.6 版AWS Deep Learning Containers |
tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3（蟒蛇 3） | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
預定要棄用的映像
SageMaker 在圖像中的任何軟件包到達其發布者生命週期結束後的第二天結束對圖像的支持。
以下 SageMaker 圖像定於棄用。這些映像是以 Python 3.7 為基礎，它於 2023 年 6 月 27 日到達生命週期結束
SageMaker 計劃棄用的圖像 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SageMaker 影像 | 取代日期 | 描述 | 資源識別碼 | 核心 | Python 版本 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 資料科學 | 2023 年 10 月 30 日 | Data Science是一個 Python 3.7 康達 |
datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart 數據科學 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0是包含常用套件和程式庫的 JumpStart映像檔。 |
sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart MXNet | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0是包含 MXNet 的 JumpStart 影像。 |
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是一個包含的 JumpStart 圖像 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是一個包含的 JumpStart圖像 TensorFlow。 |
sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkMagic | 2023 年 10 月 30 日 | 帶有 PySpark 和星火內核的蟒蛇個人版。如需更多資訊，請參閱 sparkmagic |
sagemaker-sparkmagic |
|
Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 處理器優化 | 2023 年 10 月 30 日 | TensorFlow 2.3 適用的 AWS Deep Learning Containers 包含用於在 CPU 上進行訓練的容器，針對效能和擴充進行了最佳化 AWS。如需詳細資訊，請參閱 TensorFlow2.3.0 的AWS Deep Learning Contain |
tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU 優化 | 2023 年 10 月 30 日 | 適用於 TensorFlow 2.3 版 CUDA 11.0 的 AWS Deep Learning Containers 包括用於在 GPU 上進行訓練的容器，針對性能和擴展進行了優化。 AWS如需詳細資訊，請參閱使用 CUDA 11.0 的 TensorFlow 2.3.1 版AWS Deep Learning Contain |
tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 中央處理器優化 | 2023 年 10 月 30 日 | 適用於 TensorFlow 1.15 的 AWS Deep Learning Containers 包含用於在 CPU 上進行訓練的容器，已針對效能和擴充進行 AWS最佳化。如需詳細資訊，請參閱AWS . TensorFlow |
tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU 優化 | 2023 年 10 月 30 日 | 適用於 TensorFlow 1.15 的 CUDA 11.0 的 AWS Deep Learning Containers 包含用於在 GPU 上進行訓練的容器，針對效能和擴充進行了最佳化。 AWS如需詳細資訊，請參閱AWS . TensorFlow |
tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
