Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Rutas de registro de Docker y código de ejemplo para AWS GovCloud (US-West) (us-gov-west-1)
En los siguientes temas se enumeran los parámetros de cada uno de los algoritmos y contenedores de aprendizaje profundo que Amazon SageMaker AI proporciona en este documento Región de AWS.
Temas
AutoGluon (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='autogluon',region='us-gov-west-1',image_scope='inference',version='0.4')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.3.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.3.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.2.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.2.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.1.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.1.1 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.1.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.1.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.0.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.0.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.8.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.8.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.7.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.7.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.6.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.6.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.6.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.6.1 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.5.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.5.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.4.3 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.4.3 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.4.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.4.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.4.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.4.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.3.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.3.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.3.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.3.1 | inferencia |
BlazingText (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='blazingtext',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/blazingtext:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Chainer (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='chainer',region='us-gov-west-1',version='5.0.0',py_version='py3',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-chainer:<tag> |
5.0.0 | inferencia, entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-chainer:<tag> |
4.1.0 | inferencia, entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-chainer:<tag> |
4.0.0 | inferencia, entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
Clarify (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='clarify',region='us-gov-west-1',version='1.0',image_scope='processing')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
598674086554.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-clarify-processing:<tag> |
1.0 | En proceso |
DJL DeepSpeed (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='djl-deepspeed', region='us-west-2',py_version='py3',image_scope='inference')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inferenceEl siguiente ejemplo de AI Python SDK muestra cómo recuperar una ruta de registro específica. ----sep----:0.27.0-deepspeed0.12.6-cu121- <tag> |
0.27.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.27.0 ----sep----:0.26.0 - velocidad de profundidad 0.12.6-cu121- <tag> |
0.26.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.26.0 ----sep----:0.25.0-velocidad profunda 0.11.0-cu118- <tag> |
0.25.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.25.0 ----sep----:0.24.0-velocidad de profundidad 0.10.0-cu118- <tag> |
0.24.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.24.0 ----sep----:0.23.0-velocidad de profundidad 0.95-cu118- <tag> |
0.23.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.23.0 ----sep----:0.22.1 - velocidad de profundidad 0.9.2 - cu118- <tag> |
0.22.1 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.22.1 ----sep----:0.21.0 - velocidad de profundidad 0.8.3 - cu117- <tag> |
0.21.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.21.0 ----sep----:0.20.0-velocidad de profundidad 0.75-cu116- <tag> |
0.20.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/djl-inference0.20.0 ----sep----:0.19.0 - velocidad de profundidad 0.7.3-cu113- <tag> |
0.19.0 | inferencia |
Debugger (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='debugger',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
515509971035.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:<tag> |
más reciente | Depurador |
Previsión DeepAR (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='forecasting-deepar',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/forecasting-deepar:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Máquinas de factorización (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='factorization-machines',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/factorization-machines:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Hugging Face (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='huggingface',region='us-gov-west-1',version='4.4.2',image_scope='training',base_framework_version='tensorflow2.4.1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.49.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.49,0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.48,0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.48,0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.46.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.37,0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.36,0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.28.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.28.1 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.26.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.26.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.26.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.17.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.17.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.17.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.17.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.12.3 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.12.3 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.12.3 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.12.3 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.11.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.11.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.11.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.11.0 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.6.1 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.6.1 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.6.1 | inferencia |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.5.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.5.0 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.4.2 | entrenamiento |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.4.2 | entrenamiento |
IP Insights (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ipinsights',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/ipinsights:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Image classification (algoalgoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='image-classification',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/image-classification:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Inferencia (DLC MXNet )
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='inferentia-mxnet',region='us-gov-west-1',version='1.5.1',instance_type='ml.inf1.6xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-mxnet:<tag> |
1.8 | inferencia | .inf | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-mxnet:<tag> |
1.5.1 | inferencia | .inf | py3 |
Inferencia (DLC PyTorch )
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='inferentia-pytorch',region='us-gov-west-1',version='1.9',py_version='py3')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-pytorch:<tag> |
1.9 | inferencia | .inf | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-pytorch:<tag> |
1.8 | inferencia | .inf | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-pytorch:<tag> |
1.7 | inferencia | .inf | py3 |
K-Means (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='kmeans',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/kmeans:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
KNN (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='knn',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/knn:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
LDA (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='lda',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/lda:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Aprendizaje lineal (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='linear-learner',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/linear-learner:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
MXNet (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='mxnet',region='us-gov-west-1',version='1.4.1',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.9.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.9.0 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.8.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.8.0 | inferencia | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.7.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.7.0 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.7.0 | eia | CPU | py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.6.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.6.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.5.1 | eia | CPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.4.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.4.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-serving:<tag> |
1.4.1 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.4.1 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.4.1 | eia | CPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.4.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-serving:<tag> |
1.4.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-serving-eia:<tag> |
1.4.0 | eia | CPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.3.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.3.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-eia:<tag> |
1.3.0 | eia | CPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.2.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.2.1 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.1.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.1.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.0.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
1.0.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
0.12.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet:<tag> |
0.12.1 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
MXNet Coach (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='coach-mxnet',region='us-gov-west-1',version='0.11',py_version='py3',image_scope='training',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-mxnetEl siguiente ejemplo de AI Python SDK muestra cómo recuperar una ruta de registro específica. ----sep----:coach0.11.0- <tag> |
0.11.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-mxnet: entrenador 0.11.0- ----sep----:entrenador 0.11- <tag> |
0.11 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
NTM (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ntm',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/ntm:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Neo Image Classification (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='image-classification-neo',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/image-classification-neo:<tag> |
más reciente | inferencia |
Neo MXNet (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='neo-mxnet',region='us-gov-west-1',version='1.8',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-mxnet:<tag> |
1.8 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
Neo PyTorch (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='neo-pytorch',region='us-gov-west-1',version='1.6',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
2.0 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.13 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.12 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.8 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.7 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.6 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.5 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:<tag> |
1.4 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
Neo Tensorflow (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='neo-tensorflow',region='us-gov-west-1',version='1.15.3',py_version='py3',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-tensorflow:<tag> |
2.9.2 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-tensorflow:<tag> |
1.15.3 | inferencia | CPU, GPU | py3 |
Neo XGBoost (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost-neo',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/xgboost-neo:<tag> |
más reciente | inferencia |
Detección de objetos (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object-detection',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/object-detection:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Object2Vec (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object2vec',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/object2vec:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
PCA (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pca',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pca:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
PyTorch (DLC)
Para obtener información sobre las PyTorch versiones compatibles y no compatibles, consulte la tabla de políticas de soporte de Framework en la Guía para desarrolladores de AWS Deep Learning Containers.
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pytorch',region='us-gov-west-1',version='1.8.0',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.7.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py312 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.6.0 | inferencia | CPU, GPU | py312 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.6.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py312 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.5.1 | inferencia | CPU, GPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.5.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.4.0 | inferencia | CPU, GPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.4.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.4.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.3.0 | inferencia | CPU, GPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.3.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.3.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py311 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.2.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.2.0 | inferencia | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.2.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.1.0 | inferencia | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.1.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.1.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.0.1 | inferencia | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.0.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.0.0 | inferencia | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.0.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.13.1 | inferencia | CPU, GPU | py39 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.13.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py39 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.12.1 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
1.12.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.12.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.12.0 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.12.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.11.0 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.11.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.10.2 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.10.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.10.0 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.10.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.9.1 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.9.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.9.0 | inferencia | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.9.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.8.1 | inferencia | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.8.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.8.0 | inferencia | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.8.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.7.1 | inferencia | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.7.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.6.0 | inferencia | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.6.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.5.0 | inferencia | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.5.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.4.0 | inferencia | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.4.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.3.1 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.3.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.2.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.2.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.1.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.1.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.0.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch:<tag> |
1.0.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch:<tag> |
0.4.0 | inferencia | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch:<tag> |
0.4.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
Random Cut Forest (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='randomcutforest',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/randomcutforest:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Scikit-learn (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='sklearn',region='us-gov-west-1',version='0.23-1',image_scope='inference')
| Ruta de registro | Versión | Versión de paquete | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|---|
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.2-1 | 1.2.1 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.2-1 | 1.2.1 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.0-1 | 1.0.2 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.0-1 | 1.0.2 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.0-1 | 1.0.2 | inference_graviton |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,23-1 | 0,23,2 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,2361 | 0,23,2 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,20.0 | 0,20.0 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,20.0 | 0,20.0 | entrenamiento |
Segmentación semática (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='semantic-segmentation',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/semantic-segmentation:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Seq2Seq (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='seq2seq',region='us-gov-west-1')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/seq2seq:<tag> |
1 | inferencia, entrenamiento |
Spark (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='spark',region='us-gov-west-1',version='3.0',image_scope='processing')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
271483468897.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.3 | En proceso |
271483468897.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.2 | En proceso |
271483468897.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.1 | En proceso |
271483468897.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.0 | En proceso |
271483468897.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
2.4 | En proceso |
SparkML Serving (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='sparkml-serving',region='us-gov-west-1',version='2.4')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:<tag> |
3.3 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:<tag> |
2.4 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:<tag> |
2.2 | inferencia |
Tensorflow (DLC)
Para obtener información sobre las TensorFlow versiones compatibles y no compatibles, consulte la tabla de políticas de soporte de Framework en la Guía para desarrolladores de AWS Deep Learning Containers.
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='tensorflow',region='us-gov-west-1',version='1.12.0',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.19.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.19.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py312 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.18.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.18.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.16.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.16.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.16.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.14.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.14.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.14.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.13.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.13.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.13.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.12.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.12.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.12.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py310 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.11.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py39 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.10.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py39 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.3 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.2 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.9.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py39 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.9.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.4 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.8.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py39 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.7.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.7.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.3 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.3 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py38 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.5.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.5.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.5.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.3 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.4.3 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.4.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.2 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.3.0 | eia | CPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.2 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.3 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.3 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.2 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.4 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.4 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.3 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.3 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.2 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.1 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.0.0 | eia | CPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.5 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.5 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.4 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.4 | entrenamiento | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.3 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.3 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.2 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.2 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.15.0 | eia | CPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.14.0 | eia | CPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.14.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.14.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-scriptmode:<tag> |
1.13.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.13.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-serving-eia:<tag> |
1.13.0 | eia | CPU | - |
442386744353.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.13.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-serving-eia:<tag> |
1.12.0 | eia | CPU | - |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-serving:<tag> |
1.12.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-scriptmode:<tag> |
1.12.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-serving-eia:<tag> |
1.11.0 | eia | CPU | - |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-serving:<tag> |
1.11.0 | inferencia | CPU, GPU | - |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-scriptmode:<tag> |
1.11.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2, py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-eia:<tag> |
1.10.0 | eia | CPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.10.0 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.10.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.9.0 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.9.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.8.0 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.8.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.7.0 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.7.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.6.0 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.6.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.5.0 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.5.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.4.1 | inferencia | CPU, GPU | py2 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:<tag> |
1.4.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py2 |
Tensorflow Coach (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='coach-tensorflow',region='us-gov-west-1',version='1.0.0',image_scope='training',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflowEl siguiente ejemplo de AI Python SDK muestra cómo recuperar una ruta de registro específica. ----sep----:coach0.11.1- <tag> |
0.11.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflow: entrenador 0.11.1- ----sep----:entrenador 0.11.0- <tag> |
0.11.0 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflow: entrenador 0.11.0- ----sep----:entrenador 0.11- <tag> |
0.11 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflow0.11 ----sep----:entrenador 0.10.1- <tag> |
0.10.1 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflow0.10.1 ----sep----:entrenador 0.10- <tag> |
0.10 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
Tensorflow Inferentia (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='inferentia-tensorflow',region='us-gov-west-1',version='1.15.0',instance_type='ml.inf1.6xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-tensorflow:<tag> |
2.5.2 | inferencia | .inf | py3 |
263933020539.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-tensorflow:<tag> |
1.15.0 | inferencia | .inf | py3 |
Tensorflow Ray (DLC)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ray-tensorflow',region='us-gov-west-1',version='0.8.5',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Ruta de registro | Versión | Tipos de trabajo (alcance de imagen) | Tipos de procesadores | Versiones de Python |
|---|---|---|---|---|
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflowEl siguiente ejemplo de AI Python SDK muestra cómo recuperar una ruta de registro específica. ----sep----:ray0.6.5- <tag> |
0.6.5 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflow0.6.5 ----sep----:ray0.6- <tag> |
0.6 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflow:ray0.6- ----sep----:ray0.5.3- <tag> |
0.5.3 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
246785580436.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-tensorflow0.5.3 ----sep----:ray0.5- <tag> |
0,5 | entrenamiento | CPU, GPU | py3 |
XGBoost (algoritmo)
En el siguiente ejemplo del SDK de Python para SageMaker IA, se muestra cómo recuperar una ruta de registro específica.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-gov-west-1',version='1.5-1')
| Ruta de registro | Versión | Versión de paquete | Tipos de trabajo (alcance de imagen) |
|---|---|---|---|
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.7-1 | 1.7.4 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.7-1 | 1.7.4 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | inference_graviton |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | inference_graviton |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-2 | 1.2.0 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-2 | 1.2.0 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-1 | 1.2.0 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-1 | 1.2.0 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.0-1 | 1.0.0 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.0-1 | 1.0.0 | entrenamiento |
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/xgboost:<tag> |
1 | 0.72 | inferencia |
226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/xgboost:<tag> |
1 | 0,72 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0.90-2 | 0.90 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-2 | 0.90 | entrenamiento |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-1 | 0.90 | inferencia |
414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-1 | 0.90 | entrenamiento |
