사용 가능한 아마존 SageMaker 커널 - 아마존 SageMaker

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사용 가능한 아마존 SageMaker 커널

Studio에서 사용할 수 있는 Amazon SageMaker 커널은 다음과 같습니다. 괄호 안의 이름은 커널을 호스팅하는 SageMaker 이미지입니다.

Data Science는 scikit-learn과 같이 NumPy 가장 일반적으로 사용되는 파이썬 패키지 및 라이브러리가 포함된 콘다 이미지입니다.

  • 파이썬 3.6을 사용한 파이썬 3 (기본 파이썬)

  • 파이썬 3.8을 사용한 파이썬 3 (베이스 파이썬 2.0)

  • 파이썬 3.7을 사용한 파이썬 3 (데이터 과학)

  • 파이썬 3.8을 사용한 파이썬 3 (데이터 과학 2.0)

  • PySpark Python 3.7에서 사용SparkMagic

  • Python 3.7의 스파크 (SparkMagic)

  • 파이썬 3 (MXNet 1.6 파이썬 3.6 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (MXNet 1.6 파이썬 3.6 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (MXNet 1.8 파이썬 3.7 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (MXNet 1.8 파이썬 3.7 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (MXNet 1.8 파이썬 3.8 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (MXNet 1.8 파이썬 3.8 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.10 파이썬 3.8 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.10 파이썬 3.8 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.4 파이썬 3.6 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.4 파이썬 3.6 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.6 파이썬 3.6 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.6 파이썬 3.6 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.8 파이썬 3.6 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (PyTorch 1.8 파이썬 3.6 GPU 최적화)

  • 파이썬 3.7을 사용한 파이썬 3 (SageMaker JumpStart 데이터 과학 1.0)

  • 파이썬 3 (SageMaker JumpStart MXNet 1.0) 과 파이썬 3.7

  • 파이썬 3 (SageMaker JumpStart PyTorch 1.0) 과 파이썬 3.7

  • 파이썬 3 (SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0) 과 파이썬 3.7

  • 파이썬 3 (TensorFlow 1.15 파이썬 3.6 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 1.15 파이썬 3.6 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 1.15 파이썬 3.7 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 1.15 파이썬 3.7 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 2.1 파이썬 3.6 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 2.1 파이썬 3.6 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 2.3 파이썬 3.7 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 2.3 파이썬 3.7 GPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 2.6 파이썬 3.8 CPU 최적화)

  • 파이썬 3 (TensorFlow 2.6 파이썬 3.8 GPU 최적화)