计算实例的类型 - Amazon SageMaker
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

计算实例的类型

SageMaker 地理空间功能提供三种类型的计算实例。

  • SageMaker Studio Classic 地理空间笔记本实例 — SageMaker 地理空间在 Studio Classic 中同时支持 CPU 和 GPU 的笔记本实例。笔记本实例用于构建、训练和部署 ML 模型。有关适用于地理空间映像的可用笔记本实例类型的列表,请参阅支持的笔记本实例类型

  • SageMaker 地理空间作业实例-运行处理作业以转换卫星图像数据。

  • SageMaker 地理空间模型推断类型-通过在卫星图像上使用预训练的 ML 模型进行预测。

实例类型由您运行的操作决定。

下表显示了您可以使用的特定于 SageMaker 地理空间的可用操作和实例类型。

操作

实例

时间统计

ml.geospatial.jobs

分区统计

ml.geospatial.jobs

重采样

ml.geospatial.jobs

Geomosaic

ml.geospatial.jobs

波段堆叠

ml.geospatial.jobs

波段运算

ml.geospatial.jobs

使用 Landsat8 消除云层

ml.geospatial.jobs

使用 Sentinel-2 消除云层

ml.geospatial.models

云遮蔽

ml.geospatial.models

土地覆被分割

ml.geospatial.models

SageMaker 支持地理空间的笔记本实例类型

SageMaker 地理空间在 Studio Classic 中同时支持基于 CPU 和 GPU 的笔记本实例。如果在启动启用了 GPU 的笔记本实例时收到 “ResourceLimit已超限” 错误,则需要申请增加配额。要开始申请增加服务限额,请参阅《服务限额用户指南》中的申请增加限额

支持的 Studio 经典笔记本实例类型

名称

实例类型

ml.geospatial.interactive

CPU

ml.g5.xlarge

GPU

ml.g5.2xlarge

GPU

ml.g5.4xlarge

GPU

ml.g5.8xlarge

GPU

ml.g5.16xlarge

GPU

ml.g5.12xlarge

GPU

ml.g5.24xlarge

GPU

ml.g5.48xlarge

GPU

您使用的计算实例类型不同,收费标准也不同。有关定价的更多信息,请参阅使用 Amazon SageMaker 进行地理空间 ML

SageMaker 地理空间图书馆

SageMaker 地理空间特定的实例类型ml.geospatial.interactive包含以下 Python 库。

地理空间实例类型上可用的地理空间库

库名称

可用版本

numpy 1.23.4
scipy 1.11.2
pandas 1.4.4
gdal 3.2.2
fiona 1.8.22
geopandas 0.11.1
shapely 1.8.4
seaborn 0.11.2
notebook 1.8.22
scikit-image 0.11.2
rasterio 6.4.12
scikit-learn 0.19.2
ipyleaflet 1.0.1
rtree 0.17.2
opencv 4.6.0.66
supy 2022.4.7
SNAP toolbox 9.0
cdsapi 0.6.1
arosics 1.8.1
rasterstats 0.18.0
rioxarray 0.14.1
pyroSAR 0.20.0
eo-learn 1.4.1
deepforest 1.2.7
scrapy 2.8.0
netCDF4 1.6.3
xarray[complete] 0.20.1
Orfeotoolbox OTB-8.1.1
pytorch 2.0.1
pytorch-cuda 11.8
torchvision 0.15.2
torchaudio 2.0.2
pytorch-lightning 2.0.6
tensorflow 2.13.0