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Chemins d'accès Docker et code d'exemple de code pour Moyen-Orient (EAU) (me-central-1)
Les rubriques suivantes répertorient les paramètres de chacun des algorithmes et conteneurs de deep learning fournis par Amazon SageMaker AI dans ce document Région AWS.
Rubriques
AutoGluon (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='autogluon',region='me-central-1',image_scope='inference',version='0.4')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0,5.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0,5.2 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0,4.3 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0,4.3 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0,4.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0,4.2 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0,4,0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0,4,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0,3.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0,3.2 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0,3.1 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0,3.1 | inférence |
BlazingText (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='blazingtext',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/blazingtext:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
DeepAR Forecasting (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='forecasting-deepar',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/forecasting-deepar:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Factorization Machines (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='factorization-machines',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/factorization-machines:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Hugging Face (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='huggingface',region='me-central-1',version='4.4.2',image_scope='training',base_framework_version='tensorflow2.4.1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,49,0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,49,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,48,0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,48,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,46.1 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,37,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,36,0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.28.1 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.28.1 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,26,0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,26,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4,26,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4,17,0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4,17,0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4,17,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4,17,0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.12.3 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.12.3 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.12.3 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.12.3 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.11.0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.11.0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.11.0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.11.0 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.6.1 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.6.1 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.6.1 | inférence |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.5.0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.5.0 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.4.2 | entraînement |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.4.2 | entraînement |
IP Insights (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ipinsights',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/ipinsights:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Image classification (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='image-classification',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/image-classification:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
K-Means (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='kmeans',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/kmeans:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
KNN (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='knn',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/knn:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Linear Learner (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='linear-learner',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/linear-learner:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
MXNet (DLC)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='mxnet',region='me-central-1',version='1.4.1',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Chemin de registre | Version | Types de tâche (portée de l'image) | Types de processeur | Versions de Python |
|---|---|---|---|---|
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.9.0 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.9.0 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.8.0 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.8.0 | inférence | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.7.0 | entraînement | CPU, GPU | py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.7.0 | inférence | CPU, GPU | py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.7.0 | eia | CPU | py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.6.0 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.6.0 | inférence | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.5.1 | eia | CPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.4.1 | entraînement | CPU, GPU | py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.4.1 | inférence | CPU, GPU | py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.4.1 | eia | CPU | py2, py3 |
Model Monitor (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='model-monitor',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
588750061953.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer:<tag> |
surveillance |
NTM (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ntm',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/ntm:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Object Detection (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object-detection',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/object-detection:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Object2Vec (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object2vec',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/object2vec:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
PCA (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pca',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pca:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
PyTorch (DLC)
Pour plus d'informations sur les PyTorch versions prises en charge et non prises en charge, consultez le tableau des politiques de support du Framework dans le manuel AWS Deep Learning Containers Developer Guide.
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pytorch',region='me-central-1',version='1.8.0',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Chemin de registre | Version | Types de tâche (portée de l'image) | Types de processeur | Versions de Python |
|---|---|---|---|---|
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.7.1 | entraînement | CPU, GPU | py312 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.6.0 | inférence | CPU, GPU | py312 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.6.0 | entraînement | CPU, GPU | py312 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.5.1 | inférence | CPU, GPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.5.1 | entraînement | CPU, GPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.4.0 | inférence | CPU, GPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.4.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.4.0 | entraînement | CPU, GPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.3.0 | inférence | CPU, GPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.3.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.3.0 | entraînement | CPU, GPU | py311 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.2.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.2.0 | inférence | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.2.0 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.1.0 | inférence | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.1.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.1.0 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.0.1 | inférence | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.0.1 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.0.0 | inférence | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.0.0 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.13.1 | inférence | CPU, GPU | py39 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.13.1 | entraînement | CPU, GPU | py39 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.12.1 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
1.12.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.12.1 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.12.0 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.12.0 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.11.0 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.11.0 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.10.2 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.10.2 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.10.0 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.10.0 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.9.1 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.9.1 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.9.0 | inférence | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.9.0 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.8.1 | inférence | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.8.1 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.8.0 | inférence | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.8.0 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.7.1 | inférence | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.7.1 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.6.0 | inférence | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.6.0 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.5.0 | inférence | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.5.0 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.4.0 | inférence | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.4.0 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.3.1 | inférence | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.3.1 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.2.0 | inférence | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.2.0 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
Random Cut Forest (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='randomcutforest',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/randomcutforest:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Scikit-learn (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='sklearn',region='me-central-1',version='0.23-1',image_scope='inference')
| Chemin de registre | Version | Version du package | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,2-1 | 1.2.1 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,2-1 | 1.2.1 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,0-1 | 1.0.2 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,0-1 | 1.0.2 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1,0-1 | 1.0.2 | inference_graviton |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,23-1 | 0,23,2 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,23-1 | 0,23,2 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,20,0 | 0,20,0 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0,20,0 | 0,20,0 | entraînement |
Semantic Segmentation (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='semantic-segmentation',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/semantic-segmentation:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Seq2Seq (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='seq2seq',region='me-central-1')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/seq2seq:<tag> |
1 | inférence, entraînement |
Spark (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='spark',region='me-central-1',version='3.0',image_scope='processing')
| Chemin de registre | Version | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|
395420993607.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.3 | traitement |
395420993607.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.2 | traitement |
395420993607.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.1 | traitement |
395420993607.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.0 | traitement |
395420993607.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
2,4 | traitement |
Tensorflow (conteneur DLC)
Pour plus d'informations sur les TensorFlow versions prises en charge et non prises en charge, consultez le tableau des politiques de support du Framework dans le manuel AWS Deep Learning Containers Developer Guide.
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='tensorflow',region='me-central-1',version='1.12.0',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Chemin de registre | Version | Types de tâche (portée de l'image) | Types de processeur | Versions de Python |
|---|---|---|---|---|
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.19.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.19.0 | entraînement | CPU, GPU | py312 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.18.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.18.0 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.16,2 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.16.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.16.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.14.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.14.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.14.1 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.13.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.13.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.13.0 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.12.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.12.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.12.0 | entraînement | CPU, GPU | py310 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.11.0 | entraînement | CPU, GPU | py39 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.10.1 | entraînement | CPU, GPU | py39 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.3 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.2 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.9.2 | entraînement | CPU, GPU | py39 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.9.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.4 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.8.0 | entraînement | CPU, GPU | py39 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.7.1 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.7.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.3 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.3 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.2 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.0 | entraînement | CPU, GPU | py38 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.5.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.5.1 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.5.0 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.3 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.4.3 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.4.1 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.2 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.2 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.1 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.3.0 | eia | CPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.0 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.2 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.2 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.1 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.0 | entraînement | CPU, GPU | py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.3 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.3 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.2 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.2 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.1 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.0 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.4 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.4 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.3 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.3 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.2 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.2 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.1 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.1 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.0.0 | eia | CPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.0 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1,1,5 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1,1,5 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.4 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.4 | entraînement | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.3 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.3 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.2 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.2 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.15.0 | eia | CPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.0 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.14.0 | eia | CPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.14.0 | inférence | CPU, GPU | - |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.14.0 | entraînement | CPU, GPU | py2, py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.13.1 | entraînement | CPU, GPU | py3 |
914824155844.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.13.0 | inférence | CPU, GPU | - |
XGBoost (algorithme)
L'exemple de SDK SageMaker AI Python suivant montre comment récupérer un chemin de registre spécifique.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='me-central-1',version='1.5-1')
| Chemin de registre | Version | Version du package | Types de tâches (portée de l'image) |
|---|---|---|---|
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,7-1 | 1.7.4 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,7-1 | 1.7.4 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,5-1 | 1.5.2 | inference_graviton |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | inference_graviton |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-2 | 1.2.0 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-2 | 1.2.0 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,2-1 | 1.2.0 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,2-1 | 1.2.0 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,0-1 | 1.0.0 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1,0-1 | 1.0.0 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/xgboost:<tag> |
1 | 0,72 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/xgboost:<tag> |
1 | 0,72 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-2 | 0.90 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-2 | 0.90 | entraînement |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-1 | 0.90 | inférence |
272398656194.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0,90-1 | 0.90 | entraînement |
