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# SageMaker Immagini Amazon disponibili per l'uso con i notebook Studio Classic
**Importante**
A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’applicazione Studio Classic. Per informazioni sull’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata, consulta [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic viene ancora mantenuto per i carichi di lavoro esistenti, ma non è più disponibile per l'onboarding. È possibile solo interrompere o eliminare le applicazioni Studio Classic esistenti e non è possibile crearne di nuove. Ti consigliamo di [migrare il tuo carico di lavoro alla nuova esperienza Studio](studio-updated-migrate.md).
Questa pagina elenca le SageMaker immagini e i kernel associati disponibili in Amazon SageMaker Studio Classic. Questa pagina fornisce anche informazioni sul formato necessario per creare l'ARN per ogni immagine. SageMaker le immagini contengono l'ultimo [SDK Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) e l'ultima versione del kernel. Per ulteriori informazioni, consulta [Deep Learning Containers Images](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/deep-learning-containers-images.html).
**Topics**
+ [Formato ARN dell’immagine](#notebooks-available-images-arn)
+ [Tag URI supportati](#notebooks-available-uri-tag)
+ [Immagini supportate](#notebooks-available-images-supported)
+ [Immagini destinate al ritiro](#notebooks-available-images-deprecation)
+ [Immagini obsolete](#notebooks-available-images-deprecated)
## Formato ARN dell’immagine
La tabella seguente elenca il formato degli ARN delle immagini e degli URI per ogni Regione. Per creare l'ARN completo per un'immagine, sostituisci il *resource-identifier* segnaposto con l'identificatore di risorsa corrispondente per l'immagine. L'identificatore di risorsa si trova nella tabella delle immagini e dei SageMaker kernel. Per creare l'URI completo per un'immagine, sostituisci il *tag* segnaposto con il tag cpu o gpu corrispondente. Per l’elenco dei tag che puoi utilizzare, consulta [Tag URI supportati](#notebooks-available-uri-tag).
**Nota**
SageMaker Le immagini di distribuzione utilizzano un insieme distinto di immagini ARNs, elencate nella tabella seguente.
| Region | Formato ARN dell’immagine | SageMaker Formato ARN dell'immagine di distribuzione | SageMaker Formato URI dell'immagine di distribuzione |
| --- | --- | --- | --- |
| us-east-1 | arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-east-1:885854791233:image/resource-identifier | 885854791233.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| us-east-2 | arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-east-2:137914896644:image/resource-identifier | 137914896644.dkr. ecr.us-east-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| us-west-1 | arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-west-1:053634841547:image/resource-identifier | 053634841547.dkr. ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| us-west-2 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-west-2:542918446943:image/resource-identifier | 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| af-south-1 | arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:af-south-1:238384257742:image/resource-identifier | 238384257742.dkr. ecr.af-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-east-1 | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:523751269255:image/resource-identifier | 523751269255dkr. ecr.ap-east-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-south-1 | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:245090515133:image/resource-identifier | 245090515133dkr. ecr.ap-south-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-northeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:064688005998:image/resource-identifier | 064688005998.dkr. ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-southeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:022667117163:image/resource-identifier | 022667117163.dkr. ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-southeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:648430277019:image/resource-identifier | 648430277019.dkr. ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-northeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:010972774902:image/resource-identifier | 010972774902.dkr. ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| ca-central-1 | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:481561238223:image/resource-identifier | 481561238223.dkr. ecr.ca-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-central-1 | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:545423591354:image/resource-identifier | 545423591354.dkr. ecr.eu-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-west-1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:819792524951:image/resource-identifier | 819792524951.dkr. ecr.eu-west-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-west-2 | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:021081402939:image/resource-identifier | 021081402939dkr. ecr.eu-west-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| eu-west-3 | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:856416204555:image/resource-identifier | 856416204555.dkr. ecr.eu-west-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-north-1 | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:175620155138:image/resource-identifier | 175620155138.dkr. ecr.eu-north-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| eu-south-1 | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:810671768855:image/resource-identifier | 810671768855.dkr. ecr.eu-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| sa-east-1 | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:567556641782:image/resource-identifier | 567556641782.dkr. ecr.sa-east-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-northeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:792733760839:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:564864627153:image/resource-identifier | 564864627153.dkr. ecr.ap-northeast-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| ap-southeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:276181064229:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:370607712162:image/resource-identifier | 370607712162.dkr. ecr.ap-southeast-3.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| me-south-1 | arn:aws:sagemaker:me-south-1:117516905037:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:me-south-1:523774347010:image/resource-identifier | 523774347010.dkr. ecr.me-south-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
| me-central-1 | arn:aws:sagemaker:me-central-1:103105715889:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:me-central-1:358593528301:image/resource-identifier | 358593528301.dkr. ecr.me-central-1.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod: tag |
## Tag URI supportati
L’elenco seguente mostra i tag che puoi includere nell’URI dell’immagine.
+ 1-cpu
+ 1-gpu
+ 0-cpu
+ 0-gpu
**Gli esempi seguenti vengono illustrati con vari formati di tag: URIs **
+ 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1-cpu sagemaker-distribution-prod
+ 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:0-gpu sagemaker-distribution-prod
## Immagini supportate
La tabella seguente fornisce informazioni sulle SageMaker immagini e sui kernel associati disponibili in Amazon SageMaker Studio Classic. Fornisce inoltre informazioni sull’identificatore della risorsa e sulla versione Python inclusi nell’immagine.
SageMaker immagini e kernel
| SageMaker Immagine | Description | Identificatore di risorsa | Kernel (e identificatore) | Versione di Python |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Base Python 4.3 | Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4. | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 4.2 | Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4. | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 4.1 | Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4. | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 4.0 | Immagine ufficiale di Python 3.11 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4. | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 3.0 | Immagine ufficiale di Python 3.10 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| Data Science 5.3 | Data Science 5.3 è un’immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 5.2 | Data Science 5.2 è un’immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 5.1 | Data Science 5.1 è un’immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 5.0 | Data Science 5.0 è un’immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.11 basata sulla versione jammy-20240212 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 4.0 | Data Science 4.0 è un’immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.11 basata sulla versione 22.04 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit | sagemaker-data-science-311-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 3.0 | Data Science 3.0 è un’immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.10 basata sulla versione 22.04 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit | sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| Geospatial 1.0 | Amazon SageMaker geospatial è un'immagine Python composta da librerie geospaziali di uso comune come GDAL, Fiona, Shapley e Rasterio. GeoPandas Ti consente di visualizzare i SageMaker dati geospaziali all'interno dell'IA. Per ulteriori informazioni, consulta [Amazon SageMaker geospatial](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/geospatial-notebook-sdk.html) Notebook SDK | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| SparkAnalytics 4.3 | L'immagine SparkAnalytics 4.3 fornisce le opzioni Spark e del PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 4.2 | L'immagine SparkAnalytics 4.2 fornisce le opzioni Spark e del PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 4.1 | L'immagine SparkAnalytics 4.1 fornisce le opzioni Spark e del PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 4.0 | L'immagine SparkAnalytics 4.0 fornisce opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 3.0 | L'immagine SparkAnalytics 3.0 fornisce opzioni Spark e PySpark kernel su Amazon SageMaker Studio Classic, tra cui SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue, che consentono un'elaborazione flessibile dei PySpark dati distribuita. | sagemaker-sparkanalytics-311-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 2.0 | Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi [sparkmagic.](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic) | sagemaker-sparkanalytics-310-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.4.0 Python 3.11 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.4.0 con CUDA 12.4 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.4.0-cpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.4.0 Python 3.11 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.4.0 con CUDA 12.4 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.4.0-gpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.3.0 Python 3.11 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.3.0 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.3.0-cpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.3.0 GPU Python 3.11 ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.3.0 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.3.0-gpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.2.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.2.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.2.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.2.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.1.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.1.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.1.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.1.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Neuron ottimizzato | PyTorch Immagine 1.13 con pacchetti Neuron installati per l'addestramento su istanze Trainium ottimizzate per prestazioni HuggingFace e scalabilità. AWS | hf-neuron-pypytorch-1.13- 310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron ottimizzato | PyTorch Immagine 1.13 con pacchetti Neuron installati per l'addestramento su istanze Trainium ottimizzate per prestazioni e scalabilità. AWS | pytorch-1.13-neuron-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
## Immagini destinate al ritiro
SageMaker L'intelligenza artificiale interrompe il supporto per le immagini il giorno successivo alla scadenza del ciclo di vita di uno qualsiasi dei pacchetti dell'immagine da parte dell'editore. Le seguenti SageMaker immagini sono destinate a diventare obsolete.
Immagini basate su Python 3.8 raggiunte il 31 [end-of-life](https://endoflife.date/python)ottobre 2024. A partire dal 1° novembre 2024, l' SageMaker IA interromperà il supporto per queste immagini e non saranno selezionabili dall'interfaccia utente di Studio Classic. Per evitare problemi di compatibilità, se utilizzi una di queste immagini, ti consigliamo di passare a un'immagine con una versione più recente.
SageMaker immagini destinate a diventare obsolete
| SageMaker Immagine | Data di ritiro | Description | Identificatore di risorsa | Kernel | Versione di Python |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| SageMaker CPU di distribuzione v0.12 | 1 novembre 2024 | SageMaker Distribution v0 CPU è un'immagine Python 3.8 che include framework popolari per machine learning, data science e visualizzazione su CPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e come Jupyter Lab. IDEs Per ulteriori informazioni, consulta il repository [Amazon SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution). | sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| SageMaker GPU di distribuzione v0.12 | 1 novembre 2024 | SageMaker Distribution v0 GPU è un'immagine Python 3.8 che include framework popolari per machine learning, data science e visualizzazione su GPU. Ciò include framework di deep learning come TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come numpy PyTorch, scikit-learn e pandas; e come Jupyter Lab. IDEs Per ulteriori informazioni, consulta il repository [Amazon SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution). | sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| Base Python 2.0 | 1 novembre 2024 | Immagine ufficiale di Python 3.8 DockerHub con boto3 e inclusa. AWS CLI | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| Data Science 2.0 | 1 novembre 2024 | Data Science 2.0 è un’immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.8 basata sulla versione 22.04 di Ubuntu. Include i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come NumPy Learn. SciKit | sagemaker-data-science-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.13 Python 3.9 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 con CUDA 11.7 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| PyTorch 1.12 Python 3.8 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 con CUDA 11.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-12-0-on-sagemaker/). | pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.12 GPU Python 3.8 ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 con CUDA 11.3 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-12-0-on-sagemaker/). | pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.10 Python 3.8 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on SageMaker ](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-10-2-on-sagemaker/) AI. | pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 con CUDA 11.3 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 on SageMaker ](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-10-2-on-sagemaker/) AI. | pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| SparkAnalytics 1.0 | 1 novembre 2024 | Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi [sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic). | sagemaker-sparkanalytics-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.8 |
| TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 con CUDA 11.8 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità AWS. Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-6/). | tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 ottimizzato per GPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-6/). | tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 2.0.1 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.1-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.0.1 Python 3.10 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 con CUDA 12.1 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.1-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.12.0 con CUDA 11.8 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.11.0 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 ottimizzato per la CPU | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU ottimizzata | 1 novembre 2024 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 con CUDA 11.2 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
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| Data science | 30 ottobre 2023 | Data Science è un'immagine [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) di Python 3.7 con i pacchetti e le librerie Python più comunemente usati, come Learn. NumPy SciKit | datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart Scienza dei dati 1.0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0 è un' JumpStart immagine che include pacchetti e librerie di uso comune. | sagemaker-jumpstart-data-science-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart MXNet 1,0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0 è un' JumpStart immagine che include MXNet. | sagemaker-jumpstart-mxnet-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart PyTorch 1,0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 è un' JumpStart immagine che include PyTorch. | sagemaker-jumpstart-pytorch-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart TensorFlow 1,0 | 30 ottobre 2023 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 è un' JumpStart immagine che include TensorFlow. | sagemaker-jumpstart-tensorflow-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SparkMagic | 30 ottobre 2023 | Anaconda Individual Edition con kernel PySpark Spark. Per ulteriori informazioni, vedi [sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic). | sagemaker-sparkmagic | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.7 |
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 ottimizzato per la CPU | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità AWS. Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers with TensorFlow 2.3.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-with-tensorflow-2-3-0/). | tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 |
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU ottimizzata | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 con CUDA 11.0 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers per TensorFlow 2.3.1 con CUDA 11.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-3-1-with-cuda-11-0/). | tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 |
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 ottimizzato per la CPU | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 includono contenitori per l'addestramento sulla CPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers v7.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-v7-0-for-tensorflow/) per. TensorFlow | tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 |
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU ottimizzata | 30 ottobre 2023 | I AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 con CUDA 11.0 includono contenitori per la formazione su GPU, ottimizzati per prestazioni e scalabilità. AWS Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Deep Learning Containers v7.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-v7-0-for-tensorflow/) per. TensorFlow | tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 |