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# 運算執行個體的類型
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SageMaker 地理空間功能提供的三種運算執行個體類型。
+ **SageMaker Studio Classic 地理空間筆記本執行個體** - SageMaker 地理空間在 Studio Classic 中支援 CPU 和 GPU 型筆記本。筆記本執行個體可用來建置、訓練和部署機器學習 (ML) 模型。如需與地理空間影像搭配使用的可用筆記本執行個體類型清單，請參閱[支援的筆記本執行個體類型](#supported-geospatial-instances)。
+ **SageMaker 地理空間工作執行個體** - 執行處理任務以轉換衛星影像資料。
+ **SageMaker 地理空間模型推斷類型** - 在衛星影像上使用預先訓練的機器學習 (ML) 模型進行預測。

執行個體類型由您執行的作業決定。

下列資料表顯示您可以使用的可用 SageMaker 地理空間特定作業和  執行個體類型。


|  作業  |  執行個體  | 
| --- | --- | 
| 暫時統計 | ml.geospatial.jobs | 
| 區域統計 | ml.geospatial.jobs | 
| 重新取樣 | ml.geospatial.jobs | 
| Geomosaic | ml.geospatial.jobs | 
| Band Stacking | ml.geospatial.jobs | 
| Band Math | ml.geospatial.jobs | 
| 利用 Landsat8 移除雲 | ml.geospatial.jobs | 
| 使用 Sentinel-2 移除雲 | ml.geospatial.models | 
| 雲遮罩 | ml.geospatial.models | 
| 土地覆蓋分割 | ml.geospatial.models | 

## SageMaker 地理空間支援的筆記本執行個體類型
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SageMaker 地理空間在 Studio Classic 中支援 CPU 和 GPU 型筆記本執行個體。如果您在啟動 GPU 式筆記本執行個體時收到 ResourceLimitExceeded錯誤，則必須請求增加配額。若要開始 Service Quotas 配額增加請求，請參閱 *Service Quotas 使用者指南*中的[請求增加配額](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)。

支援的 Studio Classic 筆記本執行個體類型


|  名稱  |  執行個體類型  | 
| --- | --- | 
| ml.geospatial.interactive | CPU | 
| ml.g5.xlarge | GPU | 
| ml.g5.2xlarge | GPU | 
| ml.g5.4xlarge | GPU | 
| ml.g5.8xlarge | GPU | 
| ml.g5.16xlarge | GPU | 
| ml.g5.12xlarge | GPU | 
| ml.g5.24xlarge | GPU | 
| ml.g5.48xlarge | GPU | 

系統會針對您使用的每種運算執行個體類型收取不同的費率。如需定價的詳細資訊，請參閱[搭配 Amazon SageMaker AI 的地理空間 ML](https://aws.amazon.com/sagemaker/geospatial)。

## SageMaker 地理空間程式庫
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SageMaker 地理空間特定的**執行個體類型**，**ml.geospatial.interactive** 包含以下 Python 程式庫。

地理空間執行個體類型可用的地理空間程式庫


|  程式庫名稱  |  可用版本  | 
| --- | --- | 
| numpy | 1.23.4 | 
| scipy | 1.11.2 | 
| pandas | 1.4.4 | 
| gdal | 3.2.2 | 
| fiona | 1.8.22 | 
| geopandas | 0.11.1 | 
| shapley | 1.8.4 | 
| seaborn | 0.11.2 | 
| notebook | 1.8.22 | 
| scikit-image | 0.11.2 | 
| rasterio | 6.4.12 | 
| scikit-learn | 0.19.2 | 
| ipyleaflet | 1.0.1 | 
| rtree | 0.17.2 | 
| opencv | 4.6.0.66 | 
| supy | 2022.4.7 | 
| SNAP toolbox | 9.0 | 
| cdsapi | 0.6.1 | 
| arosics | 1.8.1 | 
| rasterstats | 0.18.0 | 
| rioxarray | 0.14.1 | 
| pyroSAR | 0.20.0 | 
| eo-learn | 1.4.1 | 
| deepforest | 1.2.7 | 
| scrapy | 2.8.0 | 
| netCDF4 | 1.6.3 | 
| xarray[complete] | 0.20.1 | 
| Orfeotoolbox | OTB-8.1.1 | 
| pytorch | 2.0.1 | 
| pytorch-cuda | 11.8 | 
| torchvision | 0.15.2 | 
| torchaudio | 2.0.2 | 
| pytorch-lightning | 2.0.6 | 
| tensorflow | 2.13.0 |