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亚马逊 SageMaker 图片可用于 Studio Classic
重要
截至 2023 年 11 月 30 日,之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用 Studio Classic 应用程序。有关使用更新后的 Studio 体验的信息,请参阅亚马逊 SageMaker Studio。
本页列出了 Amazon SageMaker Studio Classic 中可用的 SageMaker 映像和相关内核。本页还提供有关为每张图片创建 ARN 所需的格式的信息。 SageMaker 图片包含最新的 Amaz SageMaker on Python 软件开发工具包
映像 ARN 格式
下表列出了每个区域的图片 ARN 和 URI 格式。要为图片创建完整 ARN,请将资源标识符占位符替换为图片的相应资源标识符
。资源标识符可在 SageMaker 镜像和内核表中找到。要为图像创建完整 URI,请将标签
占位符替换为相应的 cpu 或 gpu 标签。有关您可以使用的标签列表,请参阅支持的 URI 标签。
注意
SageMaker 分发映像使用一组不同的图像 ARN,下表列出了这些图像 ARN。
区域 | 映像 ARN 格式 | SageMaker 分发映像 ARN 格式 | SageMaker 分发图片 URI 格式 |
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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod: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-distribution-prod:tag |
支持的 URI 标签
以下列表显示了您可以在图片 URI 中包含的标签。
1-cpu
1-GPU
0-cpu
0-gpu
以下示例显示了具有各种标签格式的 URI:
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
支持的映像
下表提供了有关 Amazon SageMaker Studio Classic 中可用的 SageMaker 映像和相关内核的信息。它还提供有关图像中包含的资源标识符和 Python 版本的信息。
SageMaker 图像和内核 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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SageMaker 图片 | 描述 | 资源标识符 | 内核(和标识符) | Python 版本 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SageMaker 发行版 v0 CPU | SageMaker Distribution v0 CPU 是一个 Python 3.8 映像,其中包括用于 CPU 上机器学习、数据科学和可视化的常用框架。这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架;像 numpy、scikit-learn 和 pandas 这样的流行的 Python 包;以及像 Jupyter Lab 这样的 IDE。有关更多信息,请参阅 Amazon SageMaker 分销 |
sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SageMaker 发行版 v0 GPU | SageMaker Distribution v0 GPU 是一个 Python 3.8 映像,其中包括用于 GPU 上机器学习、数据科学和可视化的常用框架。这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架;像 numpy、scikit-learn 和 pandas 这样的流行的 Python 包;以及像 Jupyter Lab 这样的 IDE。有关更多信息,请参阅 Amazon SageMaker 分销 |
sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SageMaker 发行版 v1 CPU | SageMaker Distribution v1 CPU 是一个 Python 3.10 镜像,其中包含用于在 CPU 上进行机器学习、数据科学和数据分析的常用框架。这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架;像 numpy、scikit-learn 和 pandas 这样的流行的 Python 包;以及像 Jupyter Lab 这样的 IDE。有关更多信息,请参阅 Amazon SageMaker 分销 |
sagemaker-distribution-cpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SageMaker 发行版 v1 GPU | SageMaker Distribution v1 GPU 是一张 Python 3.10 镜像,其中包含用于在 GPU 上进行机器学习、数据科学和数据分析的常用框架。这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架;像 numpy、scikit-learn 和 pandas 这样的流行的 Python 包;以及像 Jupyter Lab 这样的 IDE。有关更多信息,请参阅 Amazon SageMaker 分销 |
sagemaker-distribution-gpu-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Base Python 3.0 | Python 3.10 的官方 Python 3.10 图片来自 DockerHub boto3,内含。 Amazon CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Base Python 2.0 | 官方的 Python 3.8 图片来自 DockerHub boto3 并 Amazon CLI 包含在内。 | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Science 3.0 | Data Science 3.0 是一张基于 22.04 Ubuntu 版本的 Python 3.10 conda |
sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Science 2.0 | Data Science 2.0 是一张基于 22.04 Ubuntu 版本的 Python 3.8 conda |
sagemaker-data-science-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Geospatial 1.0 | Amazon g SageMaker eospatial 是一张 Python 图像,由常用的地理空间库组成,例如 GDAL、Fiona GeoPandas、Shapely 和 Rasterio。它允许您可视化其中的 SageMaker地理空间数据。有关更多信息,请参阅 Amazon SageMaker 地理空间笔记本软件开发工具包 | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 CPU 已优化 | PyTorch 2.0.0 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,这些容器针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU 已优化 | 带有 CUDA 11.8 的 PyTorch 2.0.0 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 1.13 Python 3.9 CPU 已优化 | 带有 CUDA 11.3 的 PyTorch 1.13 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU 已优化 | 带有 CUDA 11.7 的 PyTorch 1.13 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 1.12 Python 3.8 CPU 已优化 | 带有 CUDA 11.3 的 PyTorch 1.12 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅 PyTorch 1.12.0 版的 De Amazon ep Learning C |
pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 1.12 Python 3.8 GPU 已优化 | 带有 CUDA 11.3 的 PyTorch 1.12 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅 PyTorch 1.12.0 版的 De Amazon ep Learning C |
pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 1.10 Python 3.8 CPU 已优化 | PyTorch 1.10 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅上的 PyTorch 1.10.2 版 D Amazon eep Learning C |
pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU 已优化 | 带有 CUDA 11.3 的 PyTorch 1.10 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅上的 PyTorch 1.10.2 版 D Amazon eep Learning C |
pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SparkAnalytics 2.0 | 带有 Spark 内核的 Anaconda 个人版 PySpark 。有关更多信息,请参阅 sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-310-v1 |
|
Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SparkAnalytics 1.0 | 带有 Spark 内核的 Anaconda 个人版 PySpark 。有关更多信息,请参阅 sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-v1 |
|
Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 CPU 已优化 | 带有 CUDA 11 TensorFlow .2 的 2.12.0 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 GPU 已优化 | 带有 CUDA 11.8 的 TensorFlow 2.12.0 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 CPU 已优化 | 带有 CUDA TensorFlow 11.2 的 2.11.0 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 GPU 已优化 | 带有 CUDA TensorFlow 11.2 的 2.11.0 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.10 Python 3.9 CPU 已优化 | 带有 CUDA 11.2 的 TensorFlow 2.10 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU 已优化 | 带有 CUDA 11.2 的 TensorFlow 2.10 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅《深度学习容器发布说明》。 | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU 优化 | TensorFlow 2.6 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化 Amazon。有关更多信息,请参阅 TensorFlow 2.6 版的 Dee Amazon p Learning Container |
tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU 优化 | 带有 CUDA 11.2 的 TensorFlow 2.6 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅 TensorFlow 2.6 版的 Dee Amazon p Learning Container |
tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
计划弃用的映像
SageMaker 在图片中的任何软件包被发布者终止生命周期后的第二天,将终止对图像的支持。
以下 SageMaker 图片已计划弃用。这些映像基于 Python 3.7,该版本已于 2023 年 6 月 27 日终止使用
SageMaker 预定弃用的图片 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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SageMaker 图片 | 弃用日期 | 描述 | 资源标识符 | 内核 | Python 版本 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Science | 2023 年 10 月 30 日 | Data Science 是一张 Python 3.7 conda |
datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SageMaker JumpStart 数据科学 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0 是一个包含常用包和库的 JumpStart图像。 |
sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SageMaker JumpStart MxNet 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0 是一 JumpStart 张包含 MXnet 的图片。 |
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 JumpStart 张包含以下内容的图片 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 JumpStart张包含以下内容的图片 TensorFlow。 |
sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SparkMagic | 2023 年 10 月 30 日 | 带有 Spark 内核的 Anaconda 个人版 PySpark 。有关更多信息,请参阅 sparkmagic |
sagemaker-sparkmagic |
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Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.3 Python 3.7 CPU 优化 | 2023 年 10 月 30 日 | TensorFlow 2.3 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化 Amazon。有关更多信息,请参阅 TensorFlow2.3.0 版的 Dee Amazon p Learning Containers |
tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU 优化 | 2023 年 10 月 30 日 | 带有 CUDA 11.0 的 TensorFlow 2.3 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅搭载 CUDA 11.0 的 TensorFlow 2.3.1 版 Dee Amazon p Learning Containers |
tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 1.15 Python 3.7 CPU 已优化 | 2023 年 10 月 30 日 | TensorFlow 1.15 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 CPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅 Dee Amazon p Learning Containers v7.0 |
tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU 已优化 | 2023 年 10 月 30 日 | 搭载 CUDA 11.0 的 TensorFlow 1.15 版 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于在 GPU 上训练的容器,针对性能和扩展进行了优化。 Amazon有关更多信息,请参阅 Dee Amazon p Learning Containers v7.0 |
tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 |