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Arten von Recheninstances
Anmerkung
Die Funktionen von Amazon SageMaker Geospatial stehen Neukunden nicht mehr zur Verfügung. Verschieben Sie alle zuvor gespeicherten Jobs mithilfe der ExportVectorEnrichmentJob API-Operationen ExportEarthObservationJob und nach Amazon S3.
SageMaker Geodatenfunktionen bieten drei Arten von Recheninstanzen.
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SageMaker Geospatial-Notebook-Instanzen von Studio Classic — SageMaker Geospatial unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-based Notebook-Instanzen in Studio Classic. Notebook-Instances werden zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen verwendet. Eine Liste der verfügbaren Notebook-Instance-Typen, die mit dem Geodatenbild funktionieren, finden Sie unter Unterstützte Notebook-Instance-Typen.
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SageMaker Instanzen für Geodatenaufträge — Führen Sie Verarbeitungsaufträge aus, um Satellitenbilddaten zu transformieren.
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SageMaker Inferenztypen für georäumliche Modelle — Treffen Sie Vorhersagen, indem Sie vorab trainierte ML-Modelle für Satellitenbilder verwenden.
Der Instance-Typ wird durch die von Ihnen ausgeführten Operationen bestimmt.
Die folgende Tabelle zeigt die verfügbaren SageMaker geodatenspezifischen Operationen und Instanztypen, die Sie verwenden können.
|
Operationen |
Instance |
|---|---|
Temporäre Statistik |
ml.geospatial.jobs |
Zonenbasierte Statistiken |
ml.geospatial.jobs |
Resampling |
ml.geospatial.jobs |
Geomosaik |
ml.geospatial.jobs |
Stapeln von Bändern |
ml.geospatial.jobs |
Band Mathe |
ml.geospatial.jobs |
Entfernung von Wolken mit Landsat8 |
ml.geospatial.jobs |
Entfernung von Wolken mit Sentinel-2 |
ml.geospatial.models |
Cloud-Maskierung |
ml.geospatial.models |
Segmentierung der Landbedeckung |
ml.geospatial.models |
SageMaker Von Geodaten unterstützte Notebook-Instanztypen
SageMaker Geospatial unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-based Notebook-Instanzen in Studio Classic. Wenn Sie beim Starten einer GPU-fähigen Notebook-Instanz eine ResourceLimitExceeded Fehlermeldung erhalten, müssen Sie eine Kontingenterhöhung beantragen. Weitere Informationen zur Beantragung einer Quotenerhöhung für Service Quotas finden Sie unter Beantragung einer Quotenerhöhung im Service Quotas-Benutzerhandbuch.
Unterstützte Notebook-Instance-Typen von Studio Classic
|
Name |
Instance-Typ |
|---|---|
ml.geospatial.interactive |
CPU |
ml.g5.xlarge |
GPU |
ml.g5.2xlarge |
GPU |
ml.g5.4xlarge |
GPU |
ml.g5.8xlarge |
GPU |
ml.g5.16xlarge |
GPU |
ml.g5.12xlarge |
GPU |
ml.g5.24xlarge |
GPU |
ml.g5.48xlarge |
GPU |
Für jeden Typ von Rechen-Instance, den Sie verwenden, werden Ihnen unterschiedliche Tarife berechnet. Weitere Informationen zur Preisgestaltung finden Sie unter Geospatial ML with Amazon SageMaker AI
SageMaker Geodaten-Bibliotheken
Der SageMaker für Geodaten spezifische Instanztyp ml.geospatial.interactive enthält die folgenden Python-Bibliotheken.
Geodatenbibliotheken, die für den Geospatial-Instance-Typ verfügbar sind
|
Name der Bibliothek |
Verfügbare Versionen |
|---|---|
| numpy | 1.23.4 |
| scipy | 1.11.2 |
| pandas | 1.4.4 |
| gdal | 3.2.2 |
| fiona | 1.8.22 |
| geopandas | 0.11.1 |
| Shapley | 1.8.4 |
| seaborn | 0.11.2 |
| notebook | 1.8.22 |
| scikit-image | 0.11.2 |
| rasterio | 6.4.12 |
| Scikit-learn | 0.19.2 |
| ipyleaflet | 1.0.1 |
| rtree | 0,17.2 |
| opencv | 4.6.0.66 |
| supy | 2022.4.7 |
| SNAP toolbox | 9.0 |
| cdsapi | 0.6.1 |
| arosics | 1.8.1 |
| rasterstats | 0,18,0 |
| rioxarray | 0.14.1 |
| pyroSAR | 0,20,0 |
| eo-learn | 1.4.1 |
| deepforest | 1.2.7 |
| scrapy | 2.8.0 |
| netCDF4 | 1.6.3 |
| xarray[vollständig] | 0,20,1 |
| Orfeotoolbox | OTB-8.1.1 |
| pytorch | 2.0.1 |
| pytorch-cuda | 11.8 |
| pytorch-cuda | 0,15.2 |
| torchaudio | 2.0.2 |
| pytorch-lightning | 2.0.6 |
| tensorflow | 2.13.0 |
