Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Docker-Registry-Pfade und Beispielcode
In den folgenden Themen sind der Docker-Registrierungspfad und andere Parameter für jeden der von Amazon SageMaker AI bereitgestellten Algorithmen und Deep Learning Containers (DLC) aufgeführt. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden von vorgefertigten Docker-Images SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/docker-containers-prebuilt.html).
Verwenden Sie den Pfad wie folgt:
+ Zum Erstellen eines Trainingsauftrags ([create\$1training\$1job](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_training_job)) geben Sie den Docker Registry-Pfad (`TrainingImage`) und den Trainingseingabemodus (`TrainingInputMode`) für das Trainings-Image an. Sie erstellen einen Trainingsauftrag zum Trainieren eines Modells mit einem bestimmten Datensatz.
+ Um ein Modell ([create\$1model](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model)) zu erstellen, geben Sie den Docker-Registrierungspfad (`Image`) für das Inferenz-Image () an. `PrimaryContainer Image` SageMaker KI startet Recheninstanzen für maschinelles Lernen, die auf der Endpunktkonfiguration basieren, und stellt das Modell bereit, das die Artefakte (das Ergebnis des Modelltrainings) enthält.
+ Um einen Modellmonitor zu erstellen, wählen Sie die AWS Region und dann **Modellmonitor (Algorithmus)** aus. Weitere Informationen finden Sie unter [Vorgefertigter Amazon SageMaker AI Model Monitor-Container](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-pre-built-container.html).
**Anmerkung**
Vorgefertigte Container-Images sind Eigentum von SageMaker AI und enthalten in einigen Fällen proprietären Code. Funktionen wie Schulungs- und Verarbeitungsjobs, Batch-Transformation und Inferenz in Echtzeit verwenden diensteigene Anmeldeinformationen, um Images auf verwalteten SageMaker KI-Instanzen abzurufen und auszuführen. Da keine Kundenanmeldedaten verwendet werden, verhindern alle AWS IAM-Richtlinien (einschließlich Service- und Ressourcenkontrollrichtlinien), die Amazon ECR-Berechtigungen verweigern, die Verwendung von vorgefertigten Images nicht.
**Anmerkung**
Verwenden Sie für den Registry-Pfad das `:1` Versions-Tag, um sicherzustellen, dass Sie eine stabile Version des Algorithmus/DLCs verwenden. Sie können ein Modell, das mithilfe eines Abbilds trainiert wurde, zuverlässig mit dem `:1`-Tag auf einem Inferenz-Image hosten, das den `:1`-Tag aufweist. Wenn Sie das `:latest` Tag im Registrierungspfad verwenden, erhalten Sie die meiste up-to-date Version des Algorithmus/DLC, was jedoch zu Problemen mit der Abwärtskompatibilität führen kann. Vermeiden Sie die Verwendung des `:latest`-Tags für Produktionszwecke.
**Wichtig**
Wenn Sie den SageMaker XGBoost AI-Bild-URI abrufen, verwenden Sie nicht `:latest` oder `:1` für das Image-URI-Tag. Sie müssen eine der [unterstützten Versionen](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html#xgboost-supported-versions) angeben, um den SageMaker KI-verwalteten XGBoost Container mit der nativen XGBoost Paketversion auszuwählen, die Sie verwenden möchten. Um die Paketversion zu finden, die in die SageMaker XGBoost AI-Container migriert wurde, wählen Sie aus und navigieren Sie AWS-Region dann zum Abschnitt **XGBoost (Algorithmus)**.
Um den Registrierungspfad zu finden, wählen Sie die AWS Region und dann den Algorithmus oder DLC aus.
**Topics**
+ [USA Ost (Nord-Virginia)](ecr-us-east-1.md)
+ [USA Ost (Ohio)](ecr-us-east-2.md)
+ [USA West (Nordkalifornien)](ecr-us-west-1.md)
+ [USA West (Oregon)](ecr-us-west-2.md)
+ [Afrika (Kapstadt)](ecr-af-south-1.md)
+ [Asien-Pazifik (Hongkong)](ecr-ap-east-1.md)
+ [Docker-Registry-Pfade und Beispielcode für (ap-east-2)](ecr-ap-east-2.md)
+ [Asien-Pazifik (Hyderabad)](ecr-ap-south-2.md)
+ [Asien-Pazifik (Jakarta)](ecr-ap-southeast-3.md)
+ [Asien-Pazifik (Malaysia)](ecr-ap-southeast-5.md)
+ [Asien-Pazifik (Melbourne)](ecr-ap-southeast-4.md)
+ [Asien-Pazifik (Mumbai)](ecr-ap-south-1.md)
+ [Asien-Pazifik (Osaka)](ecr-ap-northeast-3.md)
+ [Asien-Pazifik (Seoul)](ecr-ap-northeast-2.md)
+ [Asien-Pazifik (Singapur)](ecr-ap-southeast-1.md)
+ [Asien-Pazifik (Sydney)](ecr-ap-southeast-2.md)
+ [Asien-Pazifik (Thailand)](ecr-ap-southeast-7.md)
+ [Asien-Pazifik (Tokio)](ecr-ap-northeast-1.md)
+ [Kanada (Zentral)](ecr-ca-central-1.md)
+ [Kanada West (Calgary)](ecr-ca-west-1.md)
+ [China (Peking)](ecr-cn-north-1.md)
+ [China (Ningxia)](ecr-cn-northwest-1.md)
+ [Europa (Frankfurt)](ecr-eu-central-1.md)
+ [Europa (Irland)](ecr-eu-west-1.md)
+ [Europa (London)](ecr-eu-west-2.md)
+ [Europa (Milan)](ecr-eu-south-1.md)
+ [Europa (Paris)](ecr-eu-west-3.md)
+ [Europa (Spain)](ecr-eu-south-2.md)
+ [Europa (Stockholm)](ecr-eu-north-1.md)
+ [Europa (Zürich)](ecr-eu-central-2.md)
+ [Israel (Tel Aviv)](ecr-il-central-1.md)
+ [Mexiko (Zentral)](ecr-mx-central-1.md)
+ [Naher Osten (Bahrain)](ecr-me-south-1.md)
+ [Naher Osten (VAE)](ecr-me-central-1.md)
+ [Südamerika (São Paulo)](ecr-sa-east-1.md)
+ [AWS GovCloud (USA-Ost)](ecr-us-gov-east-1.md)
+ [AWS GovCloud (USA-West)](ecr-us-gov-west-1.md)
# Docker-Registry-Pfade und Beispielcode für USA Ost (Nord-Virginia) (us-east-1)
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.
**Topics**
+ [AutoGluon (Algorithmus)](#autogluon-us-east-1)
+ [BlazingText (Algorithmus)](#blazingtext-us-east-1)
+ [Chainer (DLC)](#chainer-us-east-1)
+ [Clarify (Algorithmus)](#clarify-us-east-1)
+ [DJL DeepSpeed (Algorithmus)](#djl-deepspeed-us-east-1)
+ [Data Wrangler (Algorithmus)](#data-wrangler-us-east-1)
+ [Debugger (Algorithmus)](#debugger-us-east-1)
+ [DeepAR Forecasting (Algorithmus)](#forecasting-deepar-us-east-1)
+ [Factorization Machines (Algorithmus)](#factorization-machines-us-east-1)
+ [Hugging Face (Algorithmus)](#huggingface-us-east-1)
+ [IP Insights (Algorithmus)](#ipinsights-us-east-1)
+ [Bildklassifizierung (Algorithmus)](#image-classification-us-east-1)
+ [Inferentia MXNet (DLC)](#inferentia-mxnet-us-east-1)
+ [Inferentia PyTorch (DLC)](#inferentia-pytorch-us-east-1)
+ [K-Means (Algorithmus)](#kmeans-us-east-1)
+ [KNN (Algorithmus)](#knn-us-east-1)
+ [LDA (Algorithmus)](#lda-us-east-1)
+ [Linear Learner (Algorithmus)](#linear-learner-us-east-1)
+ [MXNet (DLC)](#mxnet-us-east-1)
+ [MXNet Coach (DLC)](#coach-mxnet-us-east-1)
+ [Model Monitor (Algorithmus)](#model-monitor-us-east-1)
+ [NTM (Algorithmus)](#ntm-us-east-1)
+ [Neo Bildklassifizierung (Algorithmus)](#image-classification-neo-us-east-1)
+ [Neo MXNet (DLC)](#neo-mxnet-us-east-1)
+ [Neo PyTorch (DLC)](#neo-pytorch-us-east-1)
+ [Neo Tensorflow (DLC)](#neo-tensorflow-us-east-1)
+ [Neo XGBoost (Algorithmus)](#xgboost-neo-us-east-1)
+ [Object Detection (Algorithmus)](#object-detection-us-east-1)
+ [Object2Vec (Algorithmus)](#object2vec-us-east-1)
+ [PCA (Algorithmus)](#pca-us-east-1)
+ [PyTorch (DLC)](#pytorch-us-east-1)
+ [PyTorch Neuron (DLC)](#pytorch-neuron-us-east-1)
+ [PyTorch-Trainingscompiler (DLC)](#pytorch-training-compiler-us-east-1)
+ [Random Cut Forest (Algorithmus)](#randomcutforest-us-east-1)
+ [Ray PyTorch (DLC)](#ray-pytorch-us-east-1)
+ [Scikit-learn (Algorithmus)](#sklearn-us-east-1)
+ [Semantic Segmentation (Algorithmus)](#semantic-segmentation-us-east-1)
+ [Seq2Seq (Algorithmus)](#seq2seq-us-east-1)
+ [Spark (Algorithmus)](#spark-us-east-1)
+ [SparkML Serving (Algorithmus)](#sparkml-serving-us-east-1)
+ [Tensorflow (DLC)](#tensorflow-us-east-1)
+ [Tensorflow Coach (DLC)](#coach-tensorflow-us-east-1)
+ [Tensorflow Inferentia (DLC)](#inferentia-tensorflow-us-east-1)
+ [Tensorflow Ray (DLC)](#ray-tensorflow-us-east-1)
+ [VW (Algorithmus)](#vw-us-east-1)
+ [XGBoost (Algorithmus)](#xgboost-us-east-1)
## 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='us-east-1',image_scope='inference',version='0.4')
# Output path
'763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference:0.4-cpu-py38'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 1.3.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 1.3.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 1.2.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 1.2.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 1.1.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 1.1.1 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 1.1.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 1.1.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 1.0.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 1.0.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.8.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.8.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.7.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.7.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.6.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.6.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.6.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.6.1 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.5.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.5.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.4.3 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.4.3 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.4.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.4.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.4.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.4.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.3.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 0.3.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-training: | 0.3.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/autogluon-inference: | 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='us-east-1')
# Output path
'811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/blazingtext:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/blazingtext: | 1 | Inferenz, Training |
## Chainer (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='chainer',region='us-east-1',version='5.0.0',py_version='py3',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-chainer:5.0.0-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-chainer: | 5.0.0 | Inferenz, Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-chainer: | 4.1.0 | Inferenz, Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-chainer: | 4.0.0 | Inferenz, Training | CPU, GPU | py2, py3 |
## Clarify (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='clarify',region='us-east-1',version='1.0',image_scope='processing')
# Output path
'205585389593.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-clarify-processing:1.0'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 205585389593.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-clarify-processing: | 1,0 | Verarbeitung |
## DJL DeepSpeed (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='djl-deepspeed', region='us-west-2',py_version='py3',image_scope='inference')
# Output path
'763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/djl-inference:0.20.0-deepspeed0.7.5-cu116'
```
| Registry-Pfad | Version | Jobtypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.27.0-deepspeed0.12.6-cu121- | 0.27.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.26.0-deepspeed0.12.6-cu121- | 0.26.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.25.0-deepspeed0.11.0-cu118- | 0.25.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.24.0-deepspeed0.10.0-cu118- | 0.24.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.23.0-deepspeed0.9.5-cu118- | 0.23.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.22.1-deepspeed0.9.2-cu118- | 0.22.1 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.21.0-deepspeed0.8.3-cu117- | 0.21.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.20.0-deepspeed0.7.5-cu116- | 0.20.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/djl-inference:0.19.0-deepspeed0.7.3-cu113- | 0.19.0 | Inferenz |
## Data Wrangler (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='data-wrangler',region='us-east-1')
# Output path
'663277389841.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-data-wrangler-container:1.x'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 663277389841.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-data-wrangler-container: | 3.x | Verarbeitung |
| 663277389841.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-data-wrangler-container: | 2.x | Verarbeitung |
| 663277389841.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-data-wrangler-container: | 1.x | Verarbeitung |
## Debugger (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='debugger',region='us-east-1')
# Output path
'503895931360.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 503895931360.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules: | brandneue | Debugger |
## DeepAR Forecasting (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='us-east-1')
# Output path
'522234722520.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/forecasting-deepar:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 522234722520.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/forecasting-deepar: | 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/factorization-machines:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/factorization-machines: | 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='us-east-1',version='4.4.2',image_scope='training',base_framework_version='tensorflow2.4.1')
# Output path
'763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training:2.4.1-transformers4.4.2-gpu-py37'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.49.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.49.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.48.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.48.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.46.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.37.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.36.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.28.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.28.1 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.26.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.26.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference: | 4.26.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.17.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 4.17.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.17.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference: | 4.17.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.12.3 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 4.12.3 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.12.3 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference: | 4.12.3 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.11.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 4.11.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.11.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference: | 4.11.0 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.10.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.10.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 4.10.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 4.10.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.10.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.10.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference: | 4.10.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference: | 4.10.2 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.6.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.6.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.6.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 4.6.1 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-inference: | 4.6.1 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-inference: | 4.6.1 | Inferenz |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.5.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 4.5.0 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training: | 4.4.2 | Training |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-tensorflow-training: | 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/ipinsights:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/ipinsights: | 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='us-east-1')
# Output path
'811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/image-classification:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/image-classification: | 1 | Inferenz, Training |
## Inferentia 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='inferentia-mxnet',region='us-east-1',version='1.5.1',instance_type='ml.inf1.6xlarge')
# Output path
'785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-mxnet:1.5.1-inf-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-mxnet: | 1.8 | Inferenz | inf | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-mxnet: | 1.5.1 | Inferenz | inf | py3 |
## Inferentia PyTorch (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='inferentia-pytorch',region='us-east-1',version='1.9',py_version='py3')
# Output path
'785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-pytorch:1.9-inf-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-pytorch: | 1.9 | Inferenz | inf | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-pytorch: | 1.8 | Inferenz | inf | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-neo-pytorch: | 1,7 | Inferenz | inf | py3 |
## 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/kmeans:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/kmeans: | 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/knn:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/knn: | 1 | Inferenz, Training |
## LDA (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='lda',region='us-east-1')
# Output path
'766337827248.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/lda:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 766337827248.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/lda: | 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/linear-learner:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/linear-learner: | 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='us-east-1',version='1.4.1',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference:1.4.1-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training: | 1.9.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference: | 1.9.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training: | 1.8.0 | Training | CPU, GPU | py37 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference: | 1.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | py37 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training: | 1.7.0 | Training | CPU, GPU | py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference: | 1.7.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia: | 1.7.0 | eia | CPU | py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training: | 1.6.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference: | 1.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia: | 1.5.1 | eia | CPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.4.1 | Training | CPU, GPU | py2 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training: | 1.4.1 | Training | CPU, GPU | py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-serving: | 1.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference: | 1.4.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia: | 1.4.1 | eia | CPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.4.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-serving: | 1.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-serving-eia: | 1.4.0 | eia | CPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.3.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.3.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet-eia: | 1.3.0 | eia | CPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.2.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.2.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.1.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.0.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 1.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 0.12.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-mxnet: | 0.12.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
## MXNet Coach (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='coach-mxnet',region='us-east-1',version='0.11',py_version='py3',image_scope='training',instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-mxnet:coach0.11-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-mxnet:coach0.11.0- | 0.11.0 | Training | CPU, GPU | py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-mxnet:coach0.11- | 0.11 | Training | CPU, GPU | py3 |
## Model Monitor (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='model-monitor',region='us-east-1')
# Output path
'156813124566.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 156813124566.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer: | | Überwachung |
## 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/ntm:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/ntm: | 1 | Inferenz, Training |
## Neo 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-neo',region='us-east-1')
# Output path
'785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/image-classification-neo:latest'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/image-classification-neo: | brandneue | Inferenz |
## Neo 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='neo-mxnet',region='us-east-1',version='1.8',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-mxnet:1.8-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-mxnet: | 1.8 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
## Neo PyTorch (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='neo-pytorch',region='us-east-1',version='1.6',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch:1.6-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 1.13 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 1.12 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 1.8 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 1,7 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 1,6 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 1.5 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-pytorch: | 1.4 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
## Neo Tensorflow (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='neo-tensorflow',region='us-east-1',version='1.15.3',py_version='py3',instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-tensorflow:1.15.3-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-tensorflow: | 2.9.2 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-inference-tensorflow: | 1.15.3 | Inferenz | CPU, GPU | py3 |
## Neo 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-neo',region='us-east-1')
# Output path
'785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/xgboost-neo:latest'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 785573368785.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/xgboost-neo: | brandneue | Inferenz |
## Object Detection (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='us-east-1')
# Output path
'811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/object-detection:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/object-detection: | 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/object2vec:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/object2vec: | 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pca:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pca: | 1 | Inferenz, Training |
## PyTorch (DLC)
Informationen zu den unterstützten und nicht unterstützten PyTorch-Versionen finden Sie in der [Tabelle zur Framework-Supportrichtlinie](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-framework-support-policy.html) 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='us-east-1',version='1.8.0',py_version='py3',image_scope='inference', instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.8.0-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.7.1 | Training | CPU, GPU | py312 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py312 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.6.0 | Training | CPU, GPU | py312 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.5.1 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.5.1 | Training | CPU, GPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton: | 2.4.0 | inference\$1graviton | CPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.4.0 | Training | CPU, GPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.3.0 | Inferenz | CPU, GPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton: | 2.3.0 | inference\$1graviton | CPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.3.0 | Training | CPU, GPU | py311 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton: | 2.2.1 | inference\$1graviton | CPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.2.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton: | 2.1.0 | inference\$1graviton | CPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.1.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.0.1 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton: | 2.0.1 | inference\$1graviton | CPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.0.1 | Training | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 2.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton: | 2.0.0 | inference\$1graviton | CPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 2.0.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.13.1 | Inferenz | CPU, GPU | py39 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.13.1 | Training | CPU, GPU | py39 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.12.1 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-graviton: | 1.12.1 | inference\$1graviton | CPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.12.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.12.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.12.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.11.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.11.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.10.2 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.10.2 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.10.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.10.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.9.1 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.9.1 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.9.0 | Inferenz | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.9.0 | Training | CPU, GPU | py38 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.8.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.8.1 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.8.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.8.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.7.1 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.7.1 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.6.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.6.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-eia: | 1.5.1 | eia | CPU | py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.5.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.5.0 | Training | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.4.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3, py36 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference-eia: | 1.3.1 | eia | CPU | py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.3.1 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.3.1 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference: | 1.2.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training: | 1.2.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch: | 1.1.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch: | 1.1.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch: | 1.0.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch: | 1.0.0 | Training | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch: | 0.4.0 | Inferenz | CPU, GPU | py2, py3 |
| 520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-pytorch: | 0.4.0 | 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')
# Output path
'763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazon.aws.com/pytorch-neuron:1.10.2-neuron-py37-sdk1.19.0-ubuntu18.04'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training-neuron: | 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')
# Output path
'763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-trcomp-training:1.12.0-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04-sagemaker'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-trcomp-training: | 1.13.1 | Training | GPU | py39 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-trcomp-training: | 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='us-east-1')
# Output path
'382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/randomcutforest:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/randomcutforest: | 1 | Inferenz, Training |
## Ray PyTorch (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='ray-pytorch',region='us-east-1',version='0.8.5',instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'462105765813.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-ray-container:ray-0.8.5-torch-cpu-py36'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 462105765813.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-ray-container:ray-1.6.0-torch- | 1.6.0 | Training | CPU, GPU | py36 |
| 462105765813.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-rl-ray-container:ray-0.8.5-torch- | 0.8.5 | Training | CPU, GPU | py36 |
## 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='us-east-1',version='0.23-1',image_scope='inference')
# Output path
'683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:0.23-1-cpu-py3'
```
| Registry-Pfad | Version | Paketversion | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- | --- |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 1.2-1 | 1.2.1 | Inferenz |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 1.2-1 | 1.2.1 | Training |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 1.0-1 | 1.0.2 | Inferenz |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 1.0-1 | 1.0.2 | Training |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 1.0-1 | 1.0.2 | inference\$1graviton |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 0.23-1 | 0.23.2 | Inferenz |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 0.23-1 | 0.23.2 | Training |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 0.20.0 | 0.20.0 | Inferenz |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn: | 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='us-east-1')
# Output path
'811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/semantic-segmentation:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/semantic-segmentation: | 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='us-east-1')
# Output path
'811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/seq2seq:1'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/seq2seq: | 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='us-east-1',version='3.0',image_scope='processing')
# Output path
'173754725891.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing:3.0-cpu'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 173754725891.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing: | 3.3 | Verarbeitung |
| 173754725891.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing: | 3.2 | Verarbeitung |
| 173754725891.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing: | 3.1 | Verarbeitung |
| 173754725891.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing: | 3.0 | Verarbeitung |
| 173754725891.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-spark-processing: | 2.4 | Verarbeitung |
## SparkML Serving (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='sparkml-serving',region='us-east-1',version='2.4')
# Output path
'683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:2.4'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) |
| --- | --- | --- |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving: | 3.3 | Inferenz |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving: | 2.4 | Inferenz |
| 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving: | 2.2 | Inferenz |
## Tensorflow (DLC)
Informationen zu den unterstützten und nicht unterstützten TensorFlow-Versionen finden Sie in der [Tabelle zur Framework-Supportrichtlinie](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-framework-support-policy.html) 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='us-east-1',version='1.12.0',image_scope='inference',instance_type='ml.c5.4xlarge')
# Output path
'520713654638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow-serving:1.12.0-cpu'
```
| Registry-Pfad | Version | Auftragstypen (Bildbereich) | Typen von Prozessoren | Python Versionen |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference: | 2.19.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training: | 2.19.0 | Training | CPU, GPU | py312 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference: | 2.18.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training: | 2.18.0 | Training | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training: | 2.16.2 | Training | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference: | 2.16.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton: | 2.16.1 | inference\$1graviton | CPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference: | 2.14.1 | Inferenz | CPU, GPU | - |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton: | 2.14.1 | inference\$1graviton | CPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training: | 2.14.1 | Training | CPU, GPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference: | 2.13.0 | Inferenz | CPU, GPU | - |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-graviton: | 2.13.0 | inference\$1graviton | CPU | py310 |
| 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training: