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Docker-Registry-Pfade und Beispielcode für China (Peking) (cn-north-1)
In den folgenden Themen sind Parameter für jeden der Algorithmen und Deep-Learning-Container aufgeführt, die Amazon SageMaker AI in diesem Bereich bereitstellt AWS-Region.
Themen
AutoGluon (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='autogluon',region='cn-north-1',image_scope='inference',version='0.4')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
1.3.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
1.2.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
1.1.1 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
1.1.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
1.0.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.8.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.7.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.6.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.6.1 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.5.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.4.3 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.4.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0,4,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.3.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/autogluon-inference:<tag> |
0.3.1 | Inferenz |
BlazingText (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='blazingtext',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/blazingtext:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Chainer (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='chainer',region='cn-north-1',version='5.0.0',py_version='py3',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-chainer:<tag> |
5.0.0 | Inferenz, Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-chainer:<tag> |
4.1.0 | Inferenz, Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-chainer:<tag> |
4.0.0 | Inferenz, Training | CPU, GPU | py2, py3 |
Clarify (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='clarify',region='cn-north-1',version='1.0',image_scope='processing')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
122526803553.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-clarify-processing:<tag> |
1,0 | Verarbeitung |
DJL DeepSpeed (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='djl-deepspeed', region='us-west-2',py_version='py3',image_scope='inference')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inferenceDas folgende AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird. ----sep----:0.27.0-deepspeed0.12.6-cu121- <tag> |
0,27,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.27.0 ----sep----:0.26.0-deepspeed0.12.6-cu121- <tag> |
0,26.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.26.0 ----sep----:0.25.0-deepspeed0.11.0-cu118- <tag> |
0,25,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.25.0 ----sep----:0.24.0-deepspeed0.10.0-cu118- <tag> |
0,24,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.24.0 ----sep----:0.23.0-deepspeed0.9.5-cu118- <tag> |
0,23,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.23.0 ----sep----:0.22.1-deepspeed0.9.2-cu118- <tag> |
0,22,1 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.22.1 ----sep----:0.21.0-deepspeed0.8.3-cu117- <tag> |
0,21,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.21.0 ----sep----:0.20.0-deepspeed0.7.5-cu116- <tag> |
0,20,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/djl-inference0.20.0 ----sep----:0.19.0-deepspeed0.7.3-cu113- <tag> |
0.19.0 | Inferenz |
Data Wrangler (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='data-wrangler',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
245909111842.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-data-wrangler-container:<tag> |
3.x | Verarbeitung |
245909111842.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-data-wrangler-container:<tag> |
2.x | Verarbeitung |
245909111842.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-data-wrangler-container:<tag> |
1.x | Verarbeitung |
Debugger (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='debugger',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
618459771430.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-debugger-rules:<tag> |
brandneue | Debugger |
DeepAR Forecasting (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='forecasting-deepar',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/forecasting-deepar:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Factorization Machines (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='factorization-machines',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/factorization-machines:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Hugging Face (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='huggingface',region='cn-north-1',version='4.4.2',image_scope='training',base_framework_version='tensorflow2.4.1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.49.0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,49,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,48,0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,48,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,46,1 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,37,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,36,0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,28,1 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,28,1 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,26,0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,26,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4,26,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.17,0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.17,0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.17,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.17,0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.12.3 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.12.3 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.12.3 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.12.3 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.11.0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.11.0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.11.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.11.0 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.6.1 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.6.1 | Inferenz |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.5.0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.5.0 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.4.2 | Training |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.4.2 | Training |
IP Insights (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ipinsights',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/ipinsights:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Bildklassifizierung (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='image-classification',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/image-classification:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Inferentia MXNet (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='inferentia-mxnet',region='cn-north-1',version='1.5.1',instance_type='ml.inf1.6xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-neo-mxnet:<tag> |
1.8 | Inferenz | inf | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-neo-mxnet:<tag> |
1.5.1 | Inferenz | inf | py3 |
Inferentia PyTorch (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='inferentia-pytorch',region='cn-north-1',version='1.9',py_version='py3')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-neo-pytorch:<tag> |
1.9 | Inferenz | inf | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-neo-pytorch:<tag> |
1.8 | Inferenz | inf | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-neo-pytorch:<tag> |
1,7 | Inferenz | inf | py3 |
K-Means (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='kmeans',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/kmeans:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
KNN (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='knn',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/knn:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Linear Learner (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='linear-learner',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/linear-learner:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
MXNet (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='mxnet',region='cn-north-1',version='1.4.1',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-training:<tag> |
1.9.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference:<tag> |
1.9.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-training:<tag> |
1.8.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference:<tag> |
1.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-training:<tag> |
1.7.0 | Training | CPU, GPU | py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference:<tag> |
1.7.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.7.0 | eia | CPU | py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-training:<tag> |
1.6.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference:<tag> |
1.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.5.1 | eia | CPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.4.1 | Training | CPU, GPU | py2 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-training:<tag> |
1.4.1 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet-serving:<tag> |
1.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference:<tag> |
1.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.4.1 | eia | CPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.4.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet-serving:<tag> |
1.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet-serving-eia:<tag> |
1.4.0 | eia | CPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.3.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.3.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet-eia:<tag> |
1.3.0 | eia | CPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.2.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.2.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.1.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.0.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
0.12.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-mxnet:<tag> |
0.12.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
MXNet Coach (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='coach-mxnet',region='cn-north-1',version='0.11',py_version='py3',image_scope='training',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-mxnetDas folgende AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird. ----sep----:coach0.11.0- <tag> |
0.11.0 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-mxnet:coach0.11.0- ----sep----:coach0.11- <tag> |
0,11 | Training | CPU, GPU | py3 |
Model Monitor (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='model-monitor',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
453000072557.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-model-monitor-analyzer:<tag> |
Überwachung |
NTM (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ntm',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/ntm:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Neo Bildklassifizierung (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='image-classification-neo',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/image-classification-neo:<tag> |
brandneue | Inferenz |
Neo MXNet (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='neo-mxnet',region='cn-north-1',version='1.8',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-mxnet:<tag> |
1.8 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
Neo PyTorch (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='neo-pytorch',region='cn-north-1',version='1.6',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.13 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.12 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.8 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1,7 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1,6 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.5 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.4 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
Neo Tensorflow (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='neo-tensorflow',region='cn-north-1',version='1.15.3',py_version='py3',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-tensorflow:<tag> |
2.9.2 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-inference-tensorflow:<tag> |
1.15,3 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
Neo XGBoost (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost-neo',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/xgboost-neo:<tag> |
brandneue | Inferenz |
Object Detection (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object-detection',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/object-detection:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Object2Vec (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object2vec',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/object2vec:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
PCA (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pca',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pca:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
PyTorch (DLC)
Informationen zu den unterstützten und nicht unterstützten PyTorch Versionen finden Sie in der Framework-Support-Richtlinientabelle im AWS Deep Learning Containers Developer Guide.
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pytorch',region='cn-north-1',version='1.8.0',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.7.1 | Training | CPU, GPU | py312 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py312 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.6.0 | Training | CPU, GPU | py312 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.5.1 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.5.1 | Training | CPU, GPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.4.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.4.0 | Training | CPU, GPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.3.0 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.3.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.3.0 | Training | CPU, GPU | py311 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.2.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.2.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.1.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.1.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.0.1 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.0.1 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
2.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
2.0.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.13.1 | Inferenz | CPU, GPU | py39 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.13.1 | Training | CPU, GPU | py39 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.12.1 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-graviton:<tag> |
1.12.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.12.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.12.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.12.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.11.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.11.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.10.2 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.10.2 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.10.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.10.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.9.1 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.9.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.9.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.9.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.8.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.8.1 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.8.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.7.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.7.1 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.6.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.5.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.5.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.4.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference-eia:<tag> |
1.3.1 | eia | CPU | py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.3.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.3.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-inference:<tag> |
1.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/pytorch-training:<tag> |
1.2.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.1.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.0.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-pytorch:<tag> |
0,4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-pytorch:<tag> |
0,4,0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
Random Cut Forest (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='randomcutforest',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/randomcutforest:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Scikit-learn (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='sklearn',region='cn-north-1',version='0.23-1',image_scope='inference')
| Registry-Pfad | Version | Paketversion | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|---|
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.2-1 | 1.2.1 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,2-1 | 1.2.1 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,0-1 | 1.0.2 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,0-1 | 1.0.2 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,0-1 | 1.0.2 | inference_graviton |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,23-1 | 0,23,2 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,23-1 | 0,23,2 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,20,0 | 0,20,0 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,20,0 | 0,20,0 | Training |
Semantic Segmentation (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='semantic-segmentation',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/semantic-segmentation:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Seq2Seq (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='seq2seq',region='cn-north-1')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/seq2seq:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Spark (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='spark',region='cn-north-1',version='3.0',image_scope='processing')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
671472414489.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.3 | Verarbeitung |
671472414489.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.2 | Verarbeitung |
671472414489.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.1 | Verarbeitung |
671472414489.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.0 | Verarbeitung |
671472414489.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-spark-processing:<tag> |
2.4 | Verarbeitung |
SparkML Serving (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='sparkml-serving',region='cn-north-1',version='2.4')
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-sparkml-serving:<tag> |
3.3 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-sparkml-serving:<tag> |
2.4 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-sparkml-serving:<tag> |
2.2 | Inferenz |
Tensorflow (DLC)
Informationen zu den unterstützten und nicht unterstützten TensorFlow Versionen finden Sie in der Framework-Support-Richtlinientabelle im AWS Deep Learning Containers Developer Guide.
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='tensorflow',region='cn-north-1',version='1.12.0',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.19.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.19.0 | Training | CPU, GPU | py312 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.18.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.18.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.16.2 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.16.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.16.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.14.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.14.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.14.1 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.13.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.13.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.13.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.12.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.12.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.12.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.11.0 | Training | CPU, GPU | py39 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.10.1 | Training | CPU, GPU | py39 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.9.2 | Training | CPU, GPU | py39 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.9.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.4 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.8.0 | Training | CPU, GPU | py39 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.7.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.7.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.6.3 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.6.2 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.6.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.5.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.5.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.5.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.4.3 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.4.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.3.2 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.3.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.3.0 | eia | CPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.3.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.2.2 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.2.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.2.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.1.3 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.1.2 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.1.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.1.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.4 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.0.4 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.0.3 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.0.2 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.0.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.0.0 | eia | CPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
2.0.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
1.15,5 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
1,1,5 | Training | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
1.15,4 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
1.15,4 | Training | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
1.15,3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
1.15,3 | Training | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
1.15.2 | Training | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.15.0 | eia | CPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
1.15.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.14.0 | eia | CPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
1.14.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
1.14.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-scriptmode:<tag> |
1.13.1 | Training | CPU, GPU | py2 |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-training:<tag> |
1.13.1 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-serving-eia:<tag> |
1.13.0 | eia | CPU | - |
727897471807.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/tensorflow-inference:<tag> |
1.13.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-serving-eia:<tag> |
1.12.0 | eia | CPU | - |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-serving:<tag> |
1.12.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-scriptmode:<tag> |
1.12.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-serving-eia:<tag> |
1.11.0 | eia | CPU | - |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-serving:<tag> |
1.11.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-scriptmode:<tag> |
1.11.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow-eia:<tag> |
1.10.0 | eia | CPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.10.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.10.0 | Training | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.9.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.9.0 | Training | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.8.0 | Training | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.7.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.7.0 | Training | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.6.0 | Training | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.5.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.5.0 | Training | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.4.1 | Training | CPU, GPU | py2 |
Tensorflow Coach (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='coach-tensorflow',region='cn-north-1',version='1.0.0',image_scope='training',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflowDas folgende AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird. ----sep----:coach0.11.1- <tag> |
0.11.1 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflow:coach0.11.1- ----sep----:coach0.11.0- <tag> |
0.11.0 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflow:coach0.11.0- ----sep----:coach0.11- <tag> |
0,11 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflow0.11 ----sep----:coach0.10.1- <tag> |
0.10.1 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflow0.10.1 ----sep----:coach0.10- <tag> |
0.10 | Training | CPU, GPU | py3 |
Tensorflow Inferentia (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='inferentia-tensorflow',region='cn-north-1',version='1.15.0',instance_type='ml.inf1.6xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-neo-tensorflow:<tag> |
2.5.2 | Inferenz | inf | py3 |
472730292857.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-neo-tensorflow:<tag> |
1.15.0 | Inferenz | inf | py3 |
Tensorflow Ray (DLC)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ray-tensorflow',region='cn-north-1',version='0.8.5',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflowDas folgende AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird. ----sep----:ray0.6.5- <tag> |
0.6.5 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflow0.6.5 ----sep----:ray0.6- <tag> |
0.6 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflow:ray0.6- ----sep----:ray0.5.3- <tag> |
0.5.3 | Training | CPU, GPU | py3 |
422961961927.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-rl-tensorflow0.5.3 ----sep----:ray0.5- <tag> |
0.5 | Training | CPU, GPU | py3 |
XGBoost (Algorithmus)
Das folgende SageMaker AI-Python-SDK-Beispiel zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='cn-north-1',version='1.5-1')
| Registry-Pfad | Version | Paketversion | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|---|
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.7-1 | 1,7.4 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,7-1 | 1,7.4 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | inference_graviton |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,3-1 | 1.3.3 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,3-1 | 1.3.3 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,3-1 | 1.3.3 | inference_graviton |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,2-2 | 1.2.0 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,2-2 | 1.2.0 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,2-1 | 1.2.0 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,2-1 | 1.2.0 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,0-1 | 1.0.0 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,0-1 | 1.0.0 | Training |
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/xgboost:<tag> |
1 | 0,72 | Inferenz |
390948362332.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/xgboost:<tag> |
1 | 0,72 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-2 | 0.90 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-2 | 0.90 | Training |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-1 | 0.90 | Inferenz |
450853457545.dkr.ecr.cn-north-1.amazonaws.com.cn/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-1 | 0.90 | Training |
