亚马逊 SageMaker 图片可用于 Studio Classic - Amazon SageMaker
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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像创建ARN所需格式的信息。 SageMaker 图像包含最新的 Amaz SageMaker on Python SDK 和最新版本的内核。有关更多信息，请参阅深度学习容器映像。

图像ARN格式

下表列出了每个区域的图像ARN和URI格式。要ARN为图像创建完整图像，请替换 resource-identifier 占位符，其中包含图像的相应资源标识符。资源标识符可在 SageMaker 镜像和内核表中找到。要URI为图像创建完整图像，请替换 tag 带有相应的 cpu 或 gpu 标签的占位符。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ARNs，下表列出了这些图像。

区域 图像ARN格式 SageMaker 分发图像ARN格式 SageMaker 分发图像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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag
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-prodtag

支持的URI标签

以下列表显示了您可以在图片中包含的标签URI。

  • 1-cpu

  • 1-GPU

  • 0-cpu

  • 0-gpu

以下示例显示URIs了各种标签格式：

  • 542918446943.dkr。ecr.us-west-2.amazonaws.com /: 1-cpu sagemaker-distribution-prod

  • 542918446943.dkr。ecr.us-west-2.amazonaws.com /: 0-gpu sagemaker-distribution-prod

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

SageMaker 图片 描述 资源标识符 内核（和标识符） Python 版本
SageMaker 发行版 v1 CPU SageMaker Distribution v1 CPU是一张 Python 3.10 镜像，其中包含用于机器学习、数据科学和数据分析的常用框架。CPU这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架；流行的 Python 包，比如 numpy、scikit-learn 和 pandas；以及 Jupyter Lab。IDEs有关更多信息，请参阅 Amazon SageMaker 分销存储库。 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，其中包含用于机器学习、数据科学和数据分析的常用框架。GPU这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架；流行的 Python 包，比如 numpy、scikit-learn 和 pandas；以及 Jupyter Lab。IDEs有关更多信息，请参阅 Amazon SageMaker 分销存储库。 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
数据科学 4.0 Data Science 4.0是一张基于 Python 3.11 conda 的图片 Ubuntu 版本 22.04。它包括最常用的 Python 包和库，例如 NumPy 和 Le SciKit arn。 sagemaker-data-science-311-v1 Python 3 (python3) Python 3.11
Data Science 3.0 Data Science 3.0是一张基于 Python 3.10 conda 的图片 Ubuntu 版本 22.04。它包括最常用的 Python 包和库，例如 NumPy 和 Le SciKit arn。 sagemaker-data-science-310-v1 Python 3 (python3) Python 3.10
Geospatial 1.0 Amazon SageMaker geospatial 是一张 Python 图像，由常用的地理空间库组成GDAL，例如 Fiona、 GeoPandas、Shapley 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 SDK sagemaker-geospatial-1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
SparkAnalytics 3.0 SparkAnalytics 3.0 映像在 Amazon SageMaker Studio Classic 上提供了 Spark 和 PySpark 内核选项，包括 SparkMagic Spark SparkMagic PySpark、、Glue Spark 和 Glue PySpark，从而实现了灵活的分布式数据处理。 sagemaker-sparkanalytics-311-v1

  • SparkMagic 火花（火花内核）

  • SparkMagic PySpark (pysparkernel)

  • Glue Spark（glue_Spark）

  • Glue PySpark （glue_pyspark）

 Python 3.11
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

  • SparkMagic Spark (conda-env-sm_sparkmagic-sparkern

  • SparkMagic PySpark (conda-env-sm_sparkmagic-pysparkernel

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

  • Glue Python [PySpark 和 Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.10
PyTorch 2.3.0 Python 3. CPU 11 已优化 适用于 PyTorch 2.3.0 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.3.0-cpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.3.0 Python 3. GPU 11 已优化 适用于 PyTorch 2.3.0 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.3.0-gpu-py311 Python 3 (python3) Python 3.11
PyTorch 2.2.0 Python 3. CPU 10 已优化 适用于 PyTorch 2.2 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.2.0 Python 3. GPU 10 已优化 适用于 PyTorch 2.2 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3. CPU 10 已优化 适用于 PyTorch 2.1 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.1.0-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.1.0 Python 3. GPU 10 已优化 适用于 PyTorch 2.1 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.1.0-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 神经元优化 PyTorch 安装了 1.13 图像 HuggingFace 和 Neuron 包，用于在 Trainium 实例上进行训练，针对性能和扩展进行了优化。 Amazon pytorch-1.13-310 hf-neuron-py Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 1.13 Python 3.10 神经元优化 PyTorch 安装了 Neuron 包的 1.13 图像，用于在 Trainium 实例上进行训练，针对性能和扩展进行了优化。 Amazon pytorch-1.13-neuron-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 已优化 CPU 适用于 TensorFlow 2.14 和 CUDA 11.8 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 已优化 GPU 适用于 TensorFlow 2.14 和 CUDA 11.8 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10

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。

基于 Python 3.8 的图片已end-of-life于 2024 年 10 月 31 日发布。从 2024 年 11 月 1 日起， SageMaker 将停止对这些图像的支持，并且无法从 Studio Classic 用户界面中选择它们。为避免出现不合规问题，如果您正在使用这些映像中的任何一个，我们建议您改用版本更高的映像。

SageMaker 预定弃用的图片

SageMaker 图片 弃用日期 描述 资源标识符 内核 Python 版本
SageMaker 发行版 v0.12 CPU 2024年11月1日 SageMaker Distribution v0 CPU是一张 Python 3.8 图片，其中包含用于机器学习、数据科学和可视化的常用框架CPU。这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架；流行的 Python 包，比如 numpy、scikit-learn 和 pandas；以及 Jupyter Lab。IDEs有关更多信息，请参阅 Amazon SageMaker 分销存储库。 sagemaker-distribution-cpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
SageMaker 发行版 v0.12 GPU 2024年11月1日 SageMaker Distribution v0 GPU是一张 Python 3.8 图片，其中包含用于机器学习、数据科学和可视化的常用框架GPU。这包括像 PyTorch、 TensorFlow 和 Keras 这样的深度学习框架；流行的 Python 包，比如 numpy、scikit-learn 和 pandas；以及 Jupyter Lab。IDEs有关更多信息，请参阅 Amazon SageMaker 分销存储库。 sagemaker-distribution-gpu-v0 Python 3 (python3) Python 3.8
Base Python 2.0 2024年11月1日 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 2.0 2024年11月1日 Data Science 2.0是一张基于 Python 3.8 conda 的图片 Ubuntu 版本 22.04。它包括最常用的 Python 包和库，例如 NumPy 和 Le SciKit arn。 sagemaker-data-science-38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.13 Python 3.9 CPU 已优化 2024年11月1日 适用于 PyTorch 1.13 和 CUDA 11.3 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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 2024年11月1日 适用于 PyTorch 1.13 和 CUDA 11.7 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU，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 2024年11月1日 适用于 PyTorch 1.12 和 CUDA 11.3 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅 PyTorch 1.12.0 版的 De Amazon ep Learning C ontainers。 pytorch-1.12-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.12 Python 3.8 GPU 已优化 2024年11月1日 适用于 PyTorch 1.12 和 CUDA 11.3 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅 PyTorch 1.12.0 版的 De Amazon ep Learning C ontainers。 pytorch-1.12-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 CPU 已优化 2024年11月1日 PyTorch 1.10 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅上的 PyTorch 1.10.2 版 D Amazon eep Learning C ontainers。 SageMaker pytorch-1.10-cpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU 已优化 2024年11月1日 适用于 PyTorch 1.10 和 CUDA 11.3 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅上的 PyTorch 1.10.2 版 D Amazon eep Learning C ontainers。 SageMaker pytorch-1.10-gpu-py38 Python 3 (python3) Python 3.8
SparkAnalytics 1.0 2024年11月1日 带有 Spark 内核的 Anaconda 个人版 PySpark 。有关更多信息，请参阅 sparkmagic。 sagemaker-sparkanalytics-v1

  • SparkMagic Spark (conda-env-sm_sparkmagic-sparkern

  • SparkMagic PySpark (conda-env-sm_sparkmagic-pysparkernel

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

  • Glue Python [PySpark 和 Ray] (conda-env-sm_glue_is-glue_pyspark)

 Python 3.8
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 已优化 CPU 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.13 和 CUDA 11.8 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅 Dee p Learning Containers 的发行说明。 。 tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 已优化 GPU 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.13 和 CUDA 11.8 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 Python 3 (python3) Python 3.10
TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU 优化 2024年11月1日 TensorFlow 2.6 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU，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 s。 tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU 优化 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.6 和 CUDA 11.2 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅 TensorFlow 2.6 版的 Dee Amazon p Learning Container s。 tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 Python 3 (python3) Python 3.8
PyTorch 2.0.1 Python 3. CPU 10 已优化 2024年11月1日 适用于 PyTorch 2.0.1 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.0.1-cpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.1 Python 3. GPU 10 已优化 2024年11月1日 适用于 PyTorch 2.0.1 和 CUDA 12.1 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅《深度学习容器发布说明》。 pytorch-2.0.1-gpu-py310 Python 3 (python3) Python 3.10
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 已优化 CPU 2024年11月1日 PyTorch 2.0.0 版的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU，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 已优化 GPU 2024年11月1日 适用于 PyTorch 2.0.0 和 CUDA 11.8 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 已优化 CPU 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.12.0 和 CUDA 11.2 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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 已优化 GPU 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.12.0 和 CUDA 11.8 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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 已优化 CPU 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.11.0 和 11. CUDA 2 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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 已优化 GPU 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.11.0 和 11. CUDA 2 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.10 和 CUDA 11.2 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器CPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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 2024年11月1日 适用于 TensorFlow 2.10 和 CUDA 11.2 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 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

弃用的映像

SageMaker 已终止对以下图像的支持。弃用发生在图片中的任何软件包被其发布者终止生命周期的第二天。

SageMaker 预定弃用的图片

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 图片，其中包含最常用的 Python 包和库，例如 NumPy 和 Le SciKit arn。 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
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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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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 包括用于训练的容器CPU，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 适用于 TensorFlow 2.3 CUDA 和 11.0 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅 TensorFlow 2.3.1 版和 CUDA 11.0 版的 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 包括用于训练的容器CPU，针对性能和扩展进行了 Amazon优化。有关更多信息，请参阅适用于 Dee Amazon p Learning Containers v7.0。 TensorFlow 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 适用于 TensorFlow 1.15 CUDA 和 11.0 的 Dee Amazon p Learning Containers 包括用于训练的容器GPU、针对性能和扩展进行了优化的容器。 Amazon有关更多信息，请参阅适用于 Dee Amazon p Learning Containers v7.0。 TensorFlow tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 Python 3 Python 3.7