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。
Amazon 可用 SageMaker 内核
以下亚马逊 SageMaker 内核可在 SageMaker Studio。括号中的名称是 SageMaker 托管内核的映像。
Data Science
是Conda
Python 3.7(数据科学)
Python 3.6 (PySpark Magic)
Python 3.6(基础 Python)
Python 3(MxNet 1.6 Python 3.6 CPU 优化)
Python 3(MxNet 1.6 Python 3.6 GPU 优化)
Python 3(MxNet 1.8 Python 3.7 CPU 优化)
Python 3(MxNet 1.8 Python 3.7 GPU 优化)
Python 3(PyTorch 1.4 Python 3.6 CPU 优化)
Python 3(PyTorch 1.4 Python 3.6 GPU 优化)
Python 3(PyTorch 1.6 Python 3.6 CPU 优化)
Python 3(PyTorch 1.6 Python 3.6 GPU 优化)
Python 3(PyTorch 1.8 Python 3.6 CPU 优化)
Python 3(PyTorch 1.8 Python 3.6 GPU 优化)
Python 3 (SageMaker) JumpStart 使用 Python 3.7 的数据科学 1.0)
Python 3 (SageMaker) JumpStart 使用 Python 3.7 的 MxNet 1.0)
Python 3 (SageMaker) JumpStart PyTorch 1.0) 使用 Python 3.7
Python 3 (SageMaker) JumpStart 使用 Python 3.7 的 TensorFlow 1.0)
Python 3(TensorFlow 1.15 Python 3.6 CPU 优化)
Python 3(TensorFlow 1.15 Python 3.6 GPU 优化)
Python 3(TensorFlow 1.15 Python 3.7 CPU 优化)
Python 3(TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU 优化)
Python 3(TensorFlow 2.1 Python 3.6 CPU 优化)
Python 3(TensorFlow 2.1 Python 3.6 GPU 优化)
Python 3(TensorFlow 2.3 Python 3.7 CPU 优化)
Python 3(TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU 优化)
Python 3(TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU 优化)
Python 3(TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU 优化)