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사용 가능한 아마존 SageMaker 이미지
중요
2023년 11월 30일부터 이전 아마존 SageMaker 스튜디오 익스피리언스는 이제 아마존 SageMaker 스튜디오 클래식으로 명명되었습니다. 다음 섹션은 스튜디오 클래식 애플리케이션 사용에 대한 내용입니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오아마존 SageMaker 스튜디오.
이 페이지에는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 사용할 수 있는 SageMaker 이미지 및 관련 커널과 각 이미지에 대한 ARN을 생성하는 데 필요한 형식이 나열되어 있습니다. SageMaker 이미지는 최신 Amazon SageMaker Python SDK와
이미지 ARN 형식
다음 표에는 각 지역의 이미지 ARN 및 URI 형식이 나와 있습니다. 이미지에 대한 전체 ARN을 생성하려면 리소스 식별자 자리 표시자를 이미지 및 커널 표에 있는 이미지의 해당 리소스 식별자로 바꾸십시오. SageMaker 이미지의 전체 URI를 생성하려면 태그 플레이스홀더를 해당하는 cpu 또는 gpu 태그로 바꾸십시오. 사용할 수 있는 태그 목록은 을 참조하십시오. 지원되는 URI 태그
참고
SageMaker 배포 이미지는 고유한 이미지 ARN 세트를 사용합니다.
| 리전 | 이미지 ARN 형식 | SageMaker 배포 이미지 ARN 형식 | SageMaker 배포 이미지 URI 형식 |
| 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/: 태그 sagemaker-distribution-prod |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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/: 태그 sagemaker-distribution-prod |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
| 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: 태그 |
지원되는 URI 태그
다음 목록은 이미지 URI에 포함할 수 있는 태그를 보여줍니다.
1-cpu
GPU 1개
0-컵
0-GPU
다음 예제는 다양한 태그 형식의 URI를 보여줍니다.
542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1-cpu sagemaker-distribution-prod
542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:0-gpu sagemaker-distribution-prod
지원되는 이미지
다음 표에는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 사용할 수 있는 SageMaker 이미지 및 관련 커널과 이미지에 포함된 리소스 식별자 및 Python 버전에 대한 정보가 나와 있습니다.
SageMaker 이미지 및 커널 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| SageMaker 이미지 | 설명 | 리소스 식별자 | 커널 (및 식별자) | Python 버전 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 디스트리뷰션 v0 CPU | SageMaker Distribution v0 CPU는 CPU의 기계 학습, 데이터 과학 및 시각화에 널리 사용되는 프레임워크를 포함하는 Python 3.8 이미지입니다. 여기에는 PyTorch, TensorFlow 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임워크, numpy, scikit-learn, pandas와 같은 인기 있는 Python 패키지, Jupyter Lab과 같은 IDE가 포함됩니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 배포 |
sagemaker-distribution-cpu-v0 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 디스트리뷰션 v0 GPU | SageMaker Distribution v0 GPU는 GPU의 기계 학습, 데이터 과학 및 시각화에 널리 사용되는 프레임워크를 포함하는 Python 3.8 이미지입니다. 여기에는 PyTorch, TensorFlow 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임워크, numpy, scikit-learn, pandas와 같은 인기 있는 Python 패키지, Jupyter Lab과 같은 IDE가 포함됩니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 배포 |
sagemaker-distribution-gpu-v0 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 디스트리뷰션 v1 CPU | SageMaker Distribution v1 CPU는 CPU의 기계 학습, 데이터 과학 및 데이터 분석을 위한 인기 프레임워크를 포함하는 Python 3.10 이미지입니다. 여기에는 PyTorch, TensorFlow 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임워크, numpy, scikit-learn, pandas와 같은 인기 있는 Python 패키지, Jupyter Lab과 같은 IDE가 포함됩니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 배포 |
sagemaker-distribution-cpu-v1. | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker 디스트리뷰션 v1 GPU | SageMaker Distribution v1 GPU는 GPU의 기계 학습, 데이터 과학 및 데이터 분석을 위한 인기 프레임워크를 포함하는 Python 3.10 이미지입니다. 여기에는 PyTorch, TensorFlow 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임워크, numpy, scikit-learn, pandas와 같은 인기 있는 Python 패키지, Jupyter Lab과 같은 IDE가 포함됩니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 배포 |
sagemaker-distribution-gpu-v1. | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 3.0 | DockerHub boto3와 함께 제공되는 공식 Python 3.10 이미지가 포함되어 있습니다. AWS CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Base Python 2.0 | DockerHub boto3와 함께 제공되는 공식 Python 3.8 이미지가 포함되어 있습니다. AWS CLI | sagemaker-base-python-38 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 데이터 과학 3.0 | Data Science 3.0는 아나콘다 버전 2022.10을 기반으로 하는 Python 3.10 conda |
sagemaker-data-science-310-v1 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 데이터 과학 2.0 | Data Science 2.0는 아나콘다 버전 2021.11을 기반으로 하는 Python 3.8 conda |
sagemaker-data-science-38 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 지리공간 1.0 | Amazon SageMaker geospacal은 GDAL, Fiona, Shapely, Rasterio와 같이 일반적으로 사용되는 지리공간 라이브러리로 구성된 Python 이미지로, 공간 내에서 지리공간 데이터를 시각화할 수 있습니다. GeoPandas SageMaker 자세한 내용은 Amazon SageMaker 지리공간 노트북 SDK를 참조하십시오. | sagemaker-geospatial-1.0 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 파이썬 3.10 CPU 최적화 | PyTorch 2.0.0용 AWS Deep Learning Containers에는 성능 및 확장에 최적화된 CPU 기반 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 2.0.0 파이썬 3.10 GPU 최적화 | CUDA 11.8이 포함된 PyTorch 2.0.0용 AWS Deep Learning Containers에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 파이썬 3.9 CPU 최적화 | CUDA 11.3이 포함된 PyTorch 1.13용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 CPU 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | pytorch-1.13-cpu-py39 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.13 파이썬 3.9 GPU 최적화 | CUDA 11.7이 포함된 PyTorch 1.13용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | pytorch-1.13-gpu-py39 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 파이썬 3.8 CPU 최적화 | CUDA 11.3이 포함된 PyTorch 1.12용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 CPU 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 PyTorch 1.12.0용 AWS Deep Learning 컨테이너를 |
pytorch-1.12-cpu-py38 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.12 파이썬 3.8 GPU 최적화 | CUDA 11.3이 포함된 PyTorch 1.12용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 PyTorch 1.12.0용 AWS Deep Learning 컨테이너를 |
pytorch-1.12-gpu-py38 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 파이썬 3.8 CPU 최적화 | PyTorch 1.10용 AWS Deep Learning Containers에는 성능 및 확장에 AWS 최적화된 CPU 기반 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 PyTorch 1.10.2용 AWS Deep Learning Containers를 |
pytorch-1.10-cpu-py38 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PyTorch 1.10 파이썬 3.8 GPU 최적화 | CUDA 11.3이 포함된 PyTorch 1.10용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 학습을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 PyTorch 1.10.2용 AWS Deep Learning Containers를 |
pytorch-1.10-gpu-py38 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 2.0 | 스파크 커널이 포함된 아나콘다 인디비주얼 에디션 PySpark . 자세한 내용은 sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-310-v1 |
|
Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkAnalytics 1.0 | 스파크 커널이 포함된 아나콘다 인디비주얼 에디션 PySpark . 자세한 내용은 sparkmagic |
sagemaker-sparkanalytics-v1 |
|
Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 파이썬 3.10 CPU 최적화 | CUDA 11.2가 포함된 TensorFlow 2.12.0용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 CPU 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | 텐서플로-2.12.0-cpu-py310-우분투20.04-세이지메이커-v1.0 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.12.0 파이썬 3.10 GPU 최적화 | CUDA 11.8이 포함된 TensorFlow 2.12.0용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 파이썬 3.9 CPU 최적화 | CUDA 11.2가 포함된 TensorFlow 2.11.0용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 CPU 기반 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.11.0 파이썬 3.9 GPU 최적화 | CUDA 11.2가 포함된 TensorFlow 2.11.0용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 파이썬 3.9 CPU 최적화 | CUDA 11.2가 포함된 TensorFlow 2.10용 Deep Learning Containers (AWS딥 러닝 컨테이너) 에는 성능 및 확장에 최적화된 CPU 트레이닝용 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.10 파이썬 3.9 GPU 최적화 | CUDA 11.2가 포함된 TensorFlow 2.10용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 딥 러닝 컨테이너 릴리스 노트를 참조하십시오. | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 파이썬 3.8 CPU 최적화 | AWSDeep Learning TensorFlow Containers for 2.6에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 학습을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 TensorFlow 2.6용 AWS Deep Learning Containers를 |
tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.6 파이썬 3.8 GPU 최적화 | CUDA 11.2가 포함된 TensorFlow 2.6용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 TensorFlow 2.6용 AWS Deep Learning Containers를 |
tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | 파이썬 3 (파이썬 3) | Python 3.8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
지원 중단이 예정된 이미지
SageMaker 퍼블리셔가 이미지 내 패키지의 수명을 다한 다음 날 이미지 지원을 종료합니다.
다음 SageMaker 이미지는 지원이 중단될 예정입니다. 이 이미지는 2023년 6월 27일에 출시된 Python end-of-life
SageMaker 지원 중단될 예정인 이미지 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| SageMaker 이미지 | 사용 중단 날짜 | 설명 | 리소스 식별자 | 커널 | Python 버전 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 데이터 과학 | 2023년 10월 30일 | Data Science는 및 Learn과 같이 NumPy 가장 일반적으로 사용되는 Python 패키지 및 라이브러리가 포함된 Python 3.7 conda |
datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart 데이터 사이언스 1.0 | 2023년 10월 30일 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0일반적으로 사용되는 패키지 및 라이브러리가 포함된 SageMaker JumpStart 이미지입니다. |
sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart 엠엑스넷 1.0 | 2023년 10월 30일 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0MXNet이 포함된 SageMaker JumpStart 이미지입니다. |
sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 | 2023년 10월 30일 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0가 포함된 SageMaker JumpStart 이미지입니다 PyTorch. |
sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 | 2023년 10월 30일 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0가 포함된 SageMaker JumpStart 이미지입니다 TensorFlow. |
sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SparkMagic | 2023년 10월 30일 | 스파크 커널이 포함된 PySpark 아나콘다 인디비주얼 에디션. 자세한 내용은 sparkmagic |
sagemaker-sparkmagic |
|
Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 파이썬 3.7 CPU 최적화 | 2023년 10월 30일 | AWSDeep Learning TensorFlow Containers for 2.3에는 성능 및 확장에 최적화된 CPU 기반 학습용 컨테이너가 포함되어 AWS 있습니다. 자세한 내용은 TensorFlow2.3.0이 포함된 AWS Deep Learning 컨테이너를 |
tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 2.3 파이썬 3.7 GPU 최적화 | 2023년 10월 30일 | CUDA 11.0이 포함된 TensorFlow 2.3용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 CUDA 11.0이 포함된 TensorFlow 2.3.1용 AWS 딥 러닝 컨테이너를 |
tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 파이썬 3.7 CPU 최적화 | 2023년 10월 30일 | TensorFlow 1.15용 AWS Deep Learning Containers에는 성능 및 확장에 AWS 최적화된 CPU 기반 학습용 컨테이너가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 AWSDeep Learning Containers v7.0의 |
tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| TensorFlow 1.15 파이썬 3.7 GPU 최적화 | 2023년 10월 30일 | CUDA 11.0이 포함된 TensorFlow 1.15용 AWS Deep Learning Container에는 성능 및 확장에 최적화된 GPU 교육을 위한 컨테이너가 포함되어 있습니다. AWS 자세한 내용은 AWSDeep Learning Containers v7.0의 |
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