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Docker-Registry-Pfade und Beispielcode für Asien-Pazifik (Melbourne) (ap-southeast-4)
In den folgenden Themen sind die Parameter für jeden der von Amazon SageMaker AI bereitgestellten Algorithmen und Deep-Learning-Container in dieser AWS-Region aufgeführt.
Themen
AutoGluon (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='autogluon',region='ap-southeast-4',image_scope='inference',version='0.4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.3.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.3.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.2.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.2.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.1.1 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.1.1 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.1.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.1.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
1.0.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
1.0.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.8.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.8.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.7.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.7.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.6.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.6.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.6.1 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.6.1 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.5.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.5.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.4.3 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.4.3 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.4.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.4.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.4.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.4.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.3.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.3.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-training:<tag> |
0.3.1 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/autogluon-inference:<tag> |
0.3.1 | Inferenz |
BlazingText (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='blazingtext',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/blazingtext:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
DeepAR-Prognosen (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='forecasting-deepar',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/forecasting-deepar:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Factorization Machines (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='factorization-machines',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/factorization-machines:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Hugging Face (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='huggingface',region='ap-southeast-4',version='4.4.2',image_scope='training',base_framework_version='tensorflow2.4.1')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.49.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.48.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.37.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.28.1 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.26.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.26.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.17.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.17.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.17.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.17.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.12.3 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.12.3 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.12.3 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.12.3 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.11.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.11.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.11.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.11.0 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.10.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.10.2 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.6.1 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference:<tag> |
4.6.1 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference:<tag> |
4.6.1 | Inferenz |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.5.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.5.0 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:<tag> |
4.4.2 | Training |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:<tag> |
4.4.2 | Training |
IP Insights (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ipinsights',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/ipinsights:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Bildklassifizierung (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='image-classification',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/image-classification:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
K-Means (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='kmeans',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/kmeans:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
KNN (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='knn',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/knn:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Linear Learner (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='linear-learner',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/linear-learner:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
MXNet (DLC)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='mxnet',region='ap-southeast-4',version='1.4.1',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.9.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.9.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.8.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.7.0 | Training | CPU, GPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.7.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.7.0 | eia | CPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.6.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.5.1 | eia | CPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-training:<tag> |
1.4.1 | Training | CPU, GPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference:<tag> |
1.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:<tag> |
1.4.1 | eia | CPU | py2, py3 |
NTM (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='ntm',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/ntm:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Objekterkennung (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object-detection',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/object-detection:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Object2Vec (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='object2vec',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/object2vec:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
PCA (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pca',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pca:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
PyTorch (DLC)
Informationen zu den unterstützten und nicht unterstützten PyTorch-Versionen finden Sie in der Tabelle zur Framework-Supportrichtlinie im Entwicklerhandbuch zu Deep-Learning-Containern von AWS.
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pytorch',region='ap-southeast-4',version='1.8.0',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.7.1 | Training | CPU, GPU | py312 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py312 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.6.0 | Training | CPU, GPU | py312 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.5.1 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.5.1 | Training | CPU, GPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.4.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.4.0 | Training | CPU, GPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.3.0 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.3.0 | inference_graviton | CPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.3.0 | Training | CPU, GPU | py311 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.2.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.2.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.1.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.1.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.0.1 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.0.1 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
2.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
2.0.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
2.0.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.13.1 | Inferenz | CPU, GPU | py39 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.13.1 | Training | CPU, GPU | py39 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.12.1 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton:<tag> |
1.12.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.12.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.12.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.12.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.11.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.11.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.10.2 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.10.2 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.10.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.10.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.9.1 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.9.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.9.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.9.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.8.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.8.1 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.8.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.7.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.7.1 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.6.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-eia:<tag> |
1.5.1 | eia | CPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.5.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.5.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.4.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference-eia:<tag> |
1.3.1 | eia | CPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.3.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.3.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-inference:<tag> |
1.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training:<tag> |
1.2.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
PyTorch Neuron (DLC)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pytorch-neuron',region='us-west-2', image_scope='inference')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-training-neuron:<tag> |
1.11.0 | Training | DREHEN | py38 |
PyTorch-Trainingscompiler (DLC)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='pytorch-training-compiler',region='us-west-2', version='py38')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-trcomp-training:<tag> |
1.13.1 | Training | GPU | py39 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/pytorch-trcomp-training:<tag> |
1.12.0 | Training | GPU | py38 |
Random Cut Forest (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='randomcutforest',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/randomcutforest:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Scikit-learn (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='sklearn',region='ap-southeast-4',version='0.23-1',image_scope='inference')
| Registry-Pfad | Version | Paketversion | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.2-1 | 1.2.1 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.2-1 | 1.2.1 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.0-1 | 1.0.2 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.0-1 | 1.0.2 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
1.0-1 | 1.0.2 | inference_graviton |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0.23-1 | 0.23.2 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0.23-1 | 0.23.2 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0.20.0 | 0.20.0 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<tag> |
0.20.0 | 0.20.0 | Training |
Semantic Segmentation (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='semantic-segmentation',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/semantic-segmentation:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Seq2Seq (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='seq2seq',region='ap-southeast-4')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/seq2seq:<tag> |
1 | Inferenz, Training |
Spark (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='spark',region='ap-southeast-4',version='3.0',image_scope='processing')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|
819679513684.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.3 | Verarbeitung |
819679513684.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.2 | Verarbeitung |
819679513684.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.1 | Verarbeitung |
819679513684.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
3.0 | Verarbeitung |
819679513684.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:<tag> |
2.4 | Verarbeitung |
Tensorflow (DLC)
Informationen zu den unterstützten und nicht unterstützten TensorFlow-Versionen finden Sie in der Tabelle zur Framework-Supportrichtlinie im Entwicklerhandbuch zu Deep-Learning-Containern von AWS.
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='tensorflow',region='ap-southeast-4',version='1.12.0',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
|---|---|---|---|---|
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.19.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.19.0 | Training | CPU, GPU | py312 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.18.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.18.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.16.2 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.16.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.16.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.14.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.14.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.14.1 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.13.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.13.0 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.13.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.12.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.12.1 | inference_graviton | CPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.12.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.11.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.11.0 | Training | CPU, GPU | py39 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.10.1 | Training | CPU, GPU | py39 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.10.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.9.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.9.2 | Training | CPU, GPU | py39 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton:<tag> |
2.9.1 | inference_graviton | CPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.4 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.8.0 | Training | CPU, GPU | py39 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.7.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.7.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.3 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.2 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.6.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.5.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.5.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.5.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.4.3 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.4.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.2 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.3.0 | eia | CPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.3.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.3.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.2 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.1 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.2.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.3 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.2 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.1.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.4 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.4 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.3 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.2 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
2.0.0 | eia | CPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
2.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
2.0.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.5 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.5 | Training | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.4 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.4 | Training | CPU, GPU | py3, py36, py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.3 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.3 | Training | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.2 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.2 | Training | CPU, GPU | py2, py3, py37 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.15.0 | eia | CPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.15.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.15.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference-eia:<tag> |
1.14.0 | eia | CPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.14.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.14.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-training:<tag> |
1.13.1 | Training | CPU, GPU | py3 |
457447274322.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/tensorflow-inference:<tag> |
1.13.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
XGBoost (Algorithmus)
Das folgende Beispiel für ein SageMaker AI Python SDK zeigt, wie ein bestimmter Registrierungspfad abgerufen wird.
from sagemaker import image_uris image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='ap-southeast-4',version='1.5-1')
| Registry-Pfad | Version | Paketversion | Auftragstypen (Bildbereich) |
|---|---|---|---|
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.7-1 | 1.7.4 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.7-1 | 1.7.4 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.5-1 | 1.5.2 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.5-1 | 1.5.2 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.5-1 | 1.5.2 | inference_graviton |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.3-1 | 1.3.3 | inference_graviton |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-2 | 1.2.0 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-2 | 1.2.0 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-1 | 1.2.0 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.2-1 | 1.2.0 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.0-1 | 1.0.0 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
1.0-1 | 1.0.0 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/xgboost:<tag> |
1 | 0.72 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/xgboost:<tag> |
1 | 0.72 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0.90-2 | 0.90 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0.90-2 | 0.90 | Training |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0.90-1 | 0.90 | Inferenz |
106583098589.dkr.ecr.ap-southeast-4.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:<tag> |
0.90-1 | 0.90 | Training |
