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Studio Classic で使用できる Amazon SageMaker イメージ
重要
2023 年 11 月 30 日現在、以前の Amazon SageMaker Studio エクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic という名前になりました。次のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用に固有のものです。更新された Studio エクスペリエンスの使用については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Studio。
このページには、Amazon SageMaker Studio Classic で利用可能な SageMaker イメージと関連するカーネルが一覧表示されます。このページでは、各イメージARNの の作成に必要な形式についても説明します。 SageMaker イメージには、最新の Amazon SageMaker Python SDK
イメージARN形式
次の表に、各リージョンのイメージARNとURI形式を示します。イメージARNの完全な を作成するには、resource-identifier
イメージに対応するリソース識別子を持つ プレースホルダー。リソース識別子は、 SageMaker イメージとカーネルテーブルにあります。イメージURIの完全な を作成するには、tag
対応する cpu または gpu タグを持つ プレースホルダー。使用できるタグのリストについては、「」を参照してくださいサポートされているURIタグ。
注記
SageMaker ディストリビューションイメージはARNs、次の表に示す個別のイメージ のセットを使用します。
リージョン | イメージARN形式 | SageMaker ディストリビューションイメージARN形式 | SageMaker ディストリビューションイメージURI形式 |
---|---|---|---|
us-east-1 | arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:us-east-1:885854791233:image/resource-identifier |
885854791233.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
us-east-2 | arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:us-east-2:137914896644:image/resource-identifier |
137914896644.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
us-west-1 | arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:us-west-1:053634841547:image/resource-identifier |
053634841547.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
us-west-2 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:us-west-2:542918446943:image/resource-identifier |
542918446943.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
af-south-1 | arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:af-south-1:238384257742:image/resource-identifier |
238384257742.dkr.ecr.af-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-east-1 | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-east-1:523751269255:image/resource-identifier |
523751269255.dkr.ecr.ap-east-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-south-1 | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-south-1:245090515133:image/resource-identifier |
245090515133.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-northeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:064688005998:image/resource-identifier |
064688005998.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-southeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:022667117163:image/resource-identifier |
022667117163.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-southeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:648430277019:image/resource-identifier |
648430277019.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-northeast-1 |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:010972774902:image/resource-identifier |
010972774902.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ca-central-1 | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ca-central-1:481561238223:image/resource-identifier |
481561238223.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
eu-central-1 | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:eu-central-1:545423591354:image/resource-identifier |
545423591354.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
eu-west-1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:eu-west-1:819792524951:image/resource-identifier |
819792524951.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
eu-west-2 | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:eu-west-2:021081402939:image/resource-identifier |
021081402939.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
eu-west-3 | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:eu-west-3:856416204555:image/resource-identifier |
856416204555.dkr.ecr.eu-west-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
eu-north-1 | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:eu-north-1:175620155138:image/resource-identifier |
175620155138.dkr.ecr.eu-north-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
eu-south-1 | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:eu-south-1:810671768855:image/resource-identifier |
810671768855.dkr.ecr.eu-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
sa-east-1 | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:sa-east-1:567556641782:image/resource-identifier |
567556641782.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-northeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:792733760839:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:564864627153:image/resource-identifier |
564864627153.dkr.ecr.ap-northeast-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
ap-southeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:276181064229:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:370607712162:image/resource-identifier |
370607712162.dkr.ecr.ap-southeast-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
me-south-1 | arn:aws:sagemaker:me-south-1:117516905037:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:me-south-1:523774347010:image/resource-identifier |
523774347010.dkr.ecr.me-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
me-central-1 | arn:aws:sagemaker:me-central-1:103105715889:image/resource-identifier |
arn:aws:sagemaker:me-central-1:358593528301:image/resource-identifier |
358593528301.dkr.ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:tag |
サポートされているURIタグ
次のリストは、イメージ に含めることができるタグを示していますURI。
1-cpu
1 GPU
0-cpu
0-gpu
次の例はURIs、さまざまなタグ形式を示しています。
542918446943.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:1-cpu
542918446943.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:0-gpu
サポートされているイメージ
次の表は、Amazon SageMaker Studio Classic で利用可能な SageMaker イメージおよび関連するカーネルに関する情報を示しています。また、イメージに含まれるリソース識別子と Python バージョンに関する情報も提供します。
SageMaker イメージとカーネル
SageMaker イメージ | 説明 | リソース識別子 | カーネル (および識別子) | [Python Version (Python バージョン)] |
---|---|---|---|---|
SageMaker ディストリビューション v1 CPU | SageMaker Distribution v1 CPU は、 での機械学習、データサイエンス、データ分析のための一般的なフレームワークを含む Python 3.10 イメージですCPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの深層学習フレームワークが含まれます。詳細については、「Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-cpu-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
SageMaker ディストリビューション v1 GPU | SageMaker Distribution v1 GPU は、 での機械学習、データサイエンス、データ分析のための一般的なフレームワークを含む Python 3.10 イメージですGPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの深層学習フレームワークが含まれます。詳細については、「Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-gpu-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
Base Python 3.0 | boto3 DockerHub と を含む からの公式 Python 3 AWS CLI .10 イメージ。 | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
データサイエンス 4.0 | Data Science 4.0 は、Ubuntuバージョン 22.04 に基づく Python 3.11 conda |
sagemaker-data-science-311-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.11 |
Data Science 3.0 | Data Science 3.0 は、Ubuntuバージョン 22.04 に基づく Python 3.10 conda |
sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
Geospatial 1.0 | Amazon SageMaker 地理空間は、、FionaGDAL、、Shapely GeoPandas、Rasterio など、一般的に使用される地理空間ライブラリで構成される Python イメージです。これにより、 内の地理空間データを視覚化できます SageMaker。詳細については、「Amazon SageMaker 地理空間ノートブックSDK」を参照してください。 | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
SparkAnalytics 2.0 | PySpark および Spark カーネルを使用する Anaconda Individual Edition。詳細については、「sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-310-v1 |
|
Python 3.10 |
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 CPU 最適化 | AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 with 12.1 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.2.0-cpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 2.2.0 Python 3.10 GPU 最適化 | Deep AWS Learning Containers for PyTorch 2.2 with 12.1 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.2.0-gpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 CPU 最適化 | Deep AWS Learning Containers for PyTorch 2.1 with CUDA 12.1 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.1.0-cpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 2.1.0 Python 3.10 GPU 最適化 | AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 with CUDA 12.1 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.1.0-gpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Neuron 最適化 | PyTorch でのパフォーマンス HuggingFace とスケーリングに最適化された Trainium インスタンスでのトレーニング用に と Neuron パッケージがインストールされた 1.13 イメージ AWS。 | pytorch-1.13-hf-neuron-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron 最適化 | PyTorch でのパフォーマンスとスケーリングに最適化された Trainium インスタンスでのトレーニング用に Neuron パッケージがインストールされた 1.13 イメージ AWS。 | pytorch-1.13-neuron-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 CPU 最適化 | Deep AWS Learning Containers for TensorFlow 2.14 with CUDA 11.8 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 GPU 最適化 | Deep AWS Learning Containers for TensorFlow 2.14 with CUDA 11.8 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
廃止予定のイメージ
SageMaker は、イメージ内のパッケージのいずれかがパブリッシャーによってサポート終了になった翌日にイメージのサポートを終了します。次の SageMaker 画像は非推奨になる予定です。
Python 3.8 に基づくイメージは、2024 年 10 月 31 end-of-life
SageMaker 廃止予定のイメージ
SageMaker イメージ | 廃止日 | 説明 | リソース識別子 | カーネル | [Python Version (Python バージョン)] |
---|---|---|---|---|---|
SageMaker ディストリビューション v0.12 CPU | 2024 年 11 月 1 日 | SageMaker Distribution v0 CPU は、機械学習、データサイエンス、 での視覚化のための一般的なフレームワークを含む Python 3.8 イメージですCPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの深層学習フレームワークが含まれます。詳細については、「Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
SageMaker ディストリビューション v0.12 GPU | 2024 年 11 月 1 日 | SageMaker Distribution v0 GPU は、機械学習、データサイエンス、 での視覚化のための一般的なフレームワークを含む Python 3.8 イメージですGPU。これには PyTorch、、、 TensorFlow Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab IDEsなどの深層学習フレームワークが含まれます。詳細については、「Amazon SageMaker Distribution |
sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
Base Python 2.0 | 2024 年 11 月 1 日 | boto3 DockerHub と を含む からの公式 Python 3 AWS CLI .8 イメージ。 | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
Data Science 2.0 | 2024 年 11 月 1 日 | Data Science 2.0 は、Ubuntuバージョン 22.04 に基づく Python 3.8 conda |
sagemaker-data-science-38 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
PyTorch 1.13 Python 3.9 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 1.13 と 11.3 の AWS Deep Learning Containers CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (Python3) | Python 3.9 |
PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 1.13 と 11.7 の AWS Deep Learning Containers CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (Python3) | Python 3.9 |
PyTorch 1.12 Python 3.8 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 1.12 と 11.3 の AWS Deep Learning Containers CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0 |
pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
PyTorch 1.12 Python 3.8 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 1.12 と 11.3 の AWS Deep Learning Containers CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0 |
pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
PyTorch 1.10 Python 3.8 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 1.10 用 AWS Deep Learning Containers には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、 のAWS 「 PyTorch 1.10.2 の深層学習コンテナ SageMaker |
pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 1.10 と 11.3 の AWS Deep Learning Containers CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、 のAWS 「 Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 SageMaker |
pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
SparkAnalytics 1.0 | 2024 年 11 月 1 日 | PySpark および Spark カーネルを使用する Anaconda Individual Edition。詳細については、「sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-v1 |
|
Python 3.8 |
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for TensorFlow 2.13 with CUDA 11.8 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「深層学習コンテナのリリースノート」を参照してください。 | tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for TensorFlow 2.13 with CUDA 11.8 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 |
tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for TensorFlow 2.6 と CUDA 11.2 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 |
tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.8 |
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for PyTorch 2.0.1 と CUDA 12.1 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.0.1-cpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 2.0.1 Python 3.10 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for PyTorch 2.0.1 と CUDA 12.1 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.0.1-gpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for PyTorch 2.0.0 と CUDA 11.8 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for TensorFlow 2.12.0 と CUDA 11.2 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | Deep AWS Learning Containers for TensorFlow 2.12.0 と CUDA 11.8 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3 (Python3) | Python 3.10 |
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | TensorFlow 2.11.0 と 11.2 CUDA の AWS Deep Learning Containers には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (Python3) | Python 3.9 |
TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | TensorFlow 2.11.0 と 11.2 CUDA の AWS Deep Learning Containers には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (Python3) | Python 3.9 |
TensorFlow 2.10 Python 3.9 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 with CUDA 11.2 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (Python3) | Python 3.9 |
TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 with CUDA 11.2 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「Release Notes for Deep Learning Containers」を参照してください。 | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (Python3) | Python 3.9 |
廃止イメージ
SageMaker は以下のイメージのサポートを終了しました。非推奨は、イメージ内のパッケージのいずれかがパブリッシャーによってサポート終了になった翌日に発生します。
SageMaker 廃止予定のイメージ
SageMaker イメージ | 廃止日 | 説明 | リソース識別子 | カーネル | [Python Version (Python バージョン)] |
---|---|---|---|---|---|
データサイエンス | 2023 年 10 月 30 日 | Data Science は、 NumPy や Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリを含む Python 3.7 conda |
datascience-1.0 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
SageMaker JumpStart データサイエンス 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0 は、 JumpStart一般的に使用されるパッケージとライブラリを含むイメージです。 |
sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
SageMaker JumpStart MXNet 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0 は、 を含む JumpStart イメージですMXNet。 |
sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 は、 を含む JumpStart イメージです PyTorch。 |
sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 は、 JumpStart を含むイメージです TensorFlow。 |
sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
SparkMagic | 2023 年 10 月 30 日 | PySpark および Spark カーネルを使用する Anaconda Individual Edition。詳細については、「sparkmagic |
sagemaker-sparkmagic |
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「Python 3.7」 |
TensorFlow 2.3 Python 3.7 CPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 2.3.0 を使用した TensorFlow深層学習コンテナ |
tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 with 11.0 CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 with CUDA 11.0 |
tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
TensorFlow 1.15 Python 3.7 CPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | TensorFlow 1.15 用 AWS 深層学習コンテナには、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりCPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow |
tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | 「Python 3.7」 |
TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | TensorFlow 1.15 と 11.0 の AWS Deep Learning Containers CUDA には、 でトレーニングするためのコンテナが含まれておりGPU、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、AWS 「 Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow |
tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | 「Python 3.7」 |