翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# Studio Classic ノートブックで使用できる Amazon SageMaker イメージ
<a name="notebooks-available-images"></a>

**重要**  
2023 年 11 月 30 日以降、従来の Amazon SageMaker Studio のエクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「[Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md)」を参照してください。  
Studio Classic は既存のワークロードでも維持されますが、オンボーディングに利用できなくなります。既存の Studio Classic アプリケーションのみを停止または削除でき、新しいアプリケーションを作成することはできません。[ワークロードを新しい Studio エクスペリエンスに移行](studio-updated-migrate.md)することをお勧めします。

このページでは、Amazon SageMaker Studio Classic で使用できる SageMaker イメージおよび関連するカーネルを一覧表示します。このページでは、各イメージの ARN の作成に必要な形式についても説明します。SageMaker イメージには、最新の [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) と最新バージョンのカーネルが含まれています。詳細については、「[Deep Learning Containers Images](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/deep-learning-containers-images.html)」を参照してください。

**Topics**
+ [イメージ ARN の形式](#notebooks-available-images-arn)
+ [サポートされている URI タグ](#notebooks-available-uri-tag)
+ [サポートされているイメージ](#notebooks-available-images-supported)
+ [廃止予定のイメージ](#notebooks-available-images-deprecation)
+ [廃止イメージ](#notebooks-available-images-deprecated)

## イメージ ARN の形式
<a name="notebooks-available-images-arn"></a>

以下のテーブルに、各リージョンのイメージの ARN および URI 形式を示します。イメージの完全な ARN を作成するには、*resource-identifier* プレースホルダーをイメージに対応するリソース識別子に置き換えます。リソース識別子は、SageMaker イメージとカーネルテーブルに含まれています。イメージの完全な URI を作成するには、*タグ*プレースホルダーを、対応する cpu または gpu タグに置き換えます。使用できるタグのリストについては、「[サポートされている URI タグ](#notebooks-available-uri-tag)」を参照してください。

**注記**  
SageMaker ディストリビューションイメージは、次の表に示すイメージ ARN の独自セットを使用します。


| リージョン | イメージ ARN の形式 | SageMaker Distribution イメージ ARN の形式 | SageMaker Distribution イメージ URIの 形式 | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  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 | 523751269255.dkr.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 | 245090515133.dkr.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 | 021081402939.dkr.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 | 

## サポートされている URI タグ
<a name="notebooks-available-uri-tag"></a>

次のリストは、イメージの URI に含めることができるタグを示しています。
+ 1-cpu
+ 1-gpu
+ 0-cpu
+ 0-gpu

**次の例は、さまざまなタグ形式の URI を示しています。**
+ 542918446943.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:1-cpu
+ 542918446943.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-distribution-prod:0-gpu

## サポートされているイメージ
<a name="notebooks-available-images-supported"></a>

次の表に、Amazon SageMaker Studio Classic で使用できる SageMaker イメージと、関連するカーネルに関する情報を示します。また、イメージに含まれるリソース識別子と Python のバージョンに関する情報も示します。

SageMaker のイメージとカーネル


| SageMaker のイメージ | 説明 | リソース識別子 | カーネル (および識別子) | Python バージョン | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| Base Python 4.3 | boto3 および AWS CLI を含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Base Python 4.2 | boto3 および AWS CLI を含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Base Python 4.1 | boto3 および AWS CLI を含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Base Python 4.0 | boto3 および AWS CLI を含む DockerHub の公式 Python 3.11 イメージ。 | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Base Python 3.0 | boto3 および AWS CLI を含む DockerHub からの公式の Python 3.10 イメージが付属 | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| Data Science 5.3 | Data Science 5.3 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Data Science 5.2 | Data Science 5.2 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Data Science 5.1 | Data Science 5.1 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Data Science 5.0 | Data Science 5.0 は、Ubuntu バージョン jammy-20240212 をベースにした Python 3.11 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Data Science 4.0 | Data Science 4.0 は、Ubuntu バージョン 22.04 をベースにした Python 3.11 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 | sagemaker-data-science-311-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| Data Science 3.0 | Data Science 3.0 は、Ubuntu バージョン 22.04 をベースにした Python 3.10 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 | sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| Geospatial 1.0 | Amazon SageMaker 地理空間は、GDAL、Fiona、GeoPandas、Shapley、Rasterio などの一般的に使用される地理空間ライブラリで構成される Python イメージです。これにより、SageMaker AI 内の地理空間データを可視化できます。詳細については、「[Amazon SageMaker geospatial Notebook SDK](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/geospatial-notebook-sdk.html)」を参照してください。 | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| SparkAnalytics 4.3 | SparkAnalytics 4.3 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 | sagemaker-spark-analytics-v4 |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html)  | Python 3.11 | 
| SparkAnalytics 4.2 | SparkAnalytics 4.2 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 | sagemaker-spark-analytics-v4 |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html)  | Python 3.11 | 
| SparkAnalytics 4.1 | SparkAnalytics 4.1 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 | sagemaker-spark-analytics-v4 |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html)  | Python 3.11 | 
| SparkAnalytics 4.0 | SparkAnalytics 4.0 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark などの Spark および PySpark カーネルオプションを Amazon SageMaker Studio Classic に提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 | sagemaker-spark-analytics-v4 |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html)  | Python 3.11 | 
| SparkAnalytics 3.0 | SparkAnalytics 3.0 イメージは、SparkMagic Spark、SparkMagic PySpark、Glue Spark、Glue PySpark など、Amazon SageMaker Studio Classic で Spark と PySpark のカーネルオプションを提供し、柔軟な分散データ処理を可能にします。 | sagemaker-sparkanalytics-311-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 | 
| SparkAnalytics 2.0 | PySpark カーネルと Spark カーネルを搭載した Anaconda Individual Edition 詳細については、「[sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic)」を参照してください。 | sagemaker-sparkanalytics-310-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.10 | 
| PyTorch 2.4.0 Python 3.11 CPU 最適化 | CUDA 12.4 を搭載した PyTorch 2.4.0 用の AWS 深層学習コンテナには、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.4.0-cpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| PyTorch 2.4.0 Python 3.11 GPU 最適化 | CUDA 12.4 を搭載した PyTorch 2.4.0 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.4.0-gpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| PyTorch 2.3.0 Python 3.11 CPU 最適化 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.3.0 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.3.0-cpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| PyTorch 2.3.0 Python 3.11 GPU 最適化 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.3.0 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.3.0-gpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 | 
| PyTorch 2.2.0 Python 3.10 CPU 最適化 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.2 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.2.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 2.2.0 Python 3.10 GPU 最適化 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.2 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.2.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 2.1.0 Python 3.10 CPU 最適化 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.1 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.1.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 2.1.0 Python 3.10 GPU 最適化 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.1 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.1.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Neuron 最適化 | PyTorch 1.13 イメージには Trainium インスタンスでのトレーニング用に HuggingFace パッケージと Neuron パッケージがインストールされており、 AWSでのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています。 | pytorch-1.13-hf-neuron-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 1.13 Python 3.10 Neuron 最適化 | PyTorch 1.13 イメージには Trainium インスタンスでのトレーニング用に Neuron パッケージがインストールされており、 AWSでのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています。 | pytorch-1.13-neuron-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 CPU 最適化 | CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.14 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | 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 最適化 | CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.14 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 

## 廃止予定のイメージ
<a name="notebooks-available-images-deprecation"></a>

SageMaker AI は、イメージ内のパッケージのいずれかが発行者によるサポート終了に達した翌日に、該当するイメージのサポートを終了します。以下の SageMaker イメージについては、廃止が予定されています。

Python 3.8 に基づくイメージは、2024 年 10 月 31 日に[サービス終了](https://endoflife.date/python)となりました。2024 年 11 月 1 日以降、SageMaker AI はこれらのイメージのサポートを終了するため、Studio Classic UI から選択できなくなります。コンプライアンス違反の問題を避けるため、これらのイメージのいずれかを使用している場合は、新しいバージョンのイメージに移行することをお勧めします。

廃止予定の SageMaker のイメージ


| SageMaker のイメージ | 廃止日 | 説明 | リソース識別子 | カーネル | Python バージョン | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| SageMaker Distribution v0.12 CPU | 2024 年 11 月 1 日 | SageMaker Distribution v0 CPU は、CPU での機械学習、データサイエンス、可視化のための一般的なフレームワークを含む Python 3.8 イメージです。これには、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの使用頻度の高い Python パッケージ、Jupyter Lab などの IDE が含まれます。詳細については「[Amazon SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution)」リポジトリを参照してください。 | sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| SageMaker Distribution v0.12 GPU | 2024 年 11 月 1 日 | SageMaker Distribution v0 GPU は、GPU での機械学習、データサイエンス、可視化のための一般的なフレームワークを含む Python 3.8 イメージです。これには、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの使用頻度の高い Python パッケージ、Jupyter Lab などの IDE が含まれます。詳細については「[Amazon SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution)」リポジトリを参照してください。 | sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| Base Python 2.0 | 2024 年 11 月 1 日 | boto3 および AWS CLI を含む DockerHub からの公式の Python 3.8 イメージが付属 | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| Data Science 2.0 | 2024 年 11 月 1 日 | Data Science 2.0 は、Ubuntu バージョン 22.04 をベースにした Python 3.8 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。NumPy や SciKit Learn など、最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリが含まれています。 | sagemaker-data-science-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| PyTorch 1.13 Python 3.9 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.3 を使用した PyTorch 1.13 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | 
| PyTorch 1.13 Python 3.9 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.7 を搭載した PyTorch 1.13 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | 
| PyTorch 1.12 Python 3.8 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.3 を搭載した PyTorch 1.12 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[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/)」を参照してください。 | pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| PyTorch 1.12 Python 3.8 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.3 を搭載した PyTorch 1.12 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[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/)」を参照してください。 | pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| PyTorch 1.10 Python 3.8 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 1.10 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「[SageMaker AI 上の PyTorch 1.10.2 向けAWS 深層学習コンテナ](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-10-2-on-sagemaker/)」を参照してください。 | pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.3 を使用した PyTorch 1.10 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[SageMaker AI 上の PyTorch 1.10.2 向けAWS 深層学習コンテナ](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-10-2-on-sagemaker/)」を参照してください。 | pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| SparkAnalytics 1.0 | 2024 年 11 月 1 日 | PySpark カーネルと Spark カーネルを搭載した Anaconda Individual Edition 詳細については、「[sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic)」を参照してください。 | sagemaker-sparkanalytics-v1 |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html)  | Python 3.8 | 
| TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.13 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | 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 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.13 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | TensorFlow 2.6 用 AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「[AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-6/)」を参照してください。 | tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.6 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-6/)」を参照してください。 | tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 | 
| PyTorch 2.0.1 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.0.1 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.0.1-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 2.0.1 Python 3.10 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 12.1 を使用した PyTorch 2.0.1 用の AWS 深層学習コンテナには、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.0.1-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | PyTorch 2.0.0 用の AWS Deep Learning Containers には CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.8 を搭載した PyTorch 2.0.0 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.12.0 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | 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 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.8 を搭載した TensorFlow 2.12.0 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 | 
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.11.0 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | 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 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.11.0 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | 
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 CPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.2 を使用した TensorFlow 2.10 用の AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | 
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 GPU 最適化 | 2024 年 11 月 1 日 | CUDA 11.2 を搭載した TensorFlow 2.10 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html)」を参照してください。 | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 | 

## 廃止イメージ
<a name="notebooks-available-images-deprecated"></a>

SageMaker AI では、以下のイメージのサポートを終了しました。イメージ内のいずれかのパッケージが発行元によってサポートが終了になった翌日にサポートが終了します。

廃止予定の SageMaker のイメージ


| SageMaker のイメージ | 廃止日 | 説明 | リソース識別子 | カーネル | Python バージョン | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| データサイエンス | 2023 年 10 月 30 日 | Data Science は、NumPy や SciKit Learn などの最も一般的に使用される Python パッケージとライブラリを含む Python 3.7 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) イメージです。 | datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | 
| SageMaker JumpStart Data Science 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart Data Science 1.0 は、一般的に使用されるパッケージとライブラリを含む JumpStart イメージです。 | sagemaker-jumpstart-data-science-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | 
| SageMaker JumpStart MXNet 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0 は、MXNet を含む JumpStart イメージです。 | sagemaker-jumpstart-mxnet-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | 
| SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 は、PyTorch を含む JumpStart イメージです。 | sagemaker-jumpstart-pytorch-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | 
| SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 | 2023 年 10 月 30 日 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 は、TensorFlow を含む JumpStart イメージです。 | sagemaker-jumpstart-tensorflow-1.0 | Python 3 | Python 3.7 | 
| SparkMagic | 2023 年 10 月 30 日 | PySpark カーネルと Spark カーネルを搭載した Anaconda Individual Edition 詳細については、「[sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic)」を参照してください。 | sagemaker-sparkmagic |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html)  | Python 3.7 | 
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 CPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | TensorFlow 2.3 用 AWS Deep Learning Containers には、CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「[AWS Deep Learning Containers with TensorFlow 2.3.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-with-tensorflow-2-3-0/)」を参照してください。 | tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 | 
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 GPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | CUDA 11.0 を搭載した TensorFlow 2.3 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 with CUDA 11.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-3-1-with-cuda-11-0/)」を参照してください。 | tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 | 
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 CPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | TensorFlow 1.15 用 AWS Deep Learning Containers には CPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、 でのパフォーマンスとスケーリングに最適化されています AWS。詳細については、「[AWS Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-v7-0-for-tensorflow/)」を参照してください。 | tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 | 
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 GPU 最適化 | 2023 年 10 月 30 日 | CUDA 11.0 を使用した TensorFlow 1.15 用の AWS Deep Learning Containers には、GPU でのトレーニング用のコンテナが含まれており、パフォーマンスとスケールオンに最適化されています AWS。詳細については、「[AWS Deep Learning Containers v7.0 for TensorFlow](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-v7-0-for-tensorflow/)」を参照してください。 | tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 |