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# Pre-built SageMaker Imágenes de AI Docker
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Amazon SageMaker AI proporciona contenedores para sus algoritmos integrados e imágenes de Docker prediseñadas para algunos de los marcos de aprendizaje automático más comunes, como Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch y Chainer. También admite bibliotecas de machine learning como scikit-learn y SparkML. 

Puede utilizar estas imágenes desde su instancia de SageMaker bloc de notas o desde Studio. SageMaker También puedes ampliar las SageMaker imágenes prediseñadas para incluir las bibliotecas y las funciones necesarias. En los siguientes temas se proporciona más información acerca de las imágenes disponibles y cómo utilizarlas.

Para ver la ruta de registro de Docker y otros parámetros para cada uno de los algoritmos proporcionados por Amazon SageMaker AI y Deep Learning Containers (DLC), consulte [Rutas de registro de Docker y](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths) código de ejemplo.

[Para obtener información sobre las imágenes de Docker para desarrollar soluciones de aprendizaje por refuerzo (RL) en SageMaker IA, consulte SageMaker AI RL Containers.](https://github.com/aws/sagemaker-rl-container)

**nota**  
Pre-built Las imágenes de los contenedores son propiedad de SageMaker AI y, en algunos casos, incluyen código propietario. Funciones como los trabajos de formación y procesamiento, la transformación por lotes y la inferencia en tiempo real utilizan credenciales propias del servicio para extraer y ejecutar imágenes en instancias de IA gestionadas SageMaker . Como no se utilizan las credenciales de los clientes, las políticas de AWS IAM (incluidas las políticas de control de servicios y las políticas de control de recursos) que denieguen los permisos de Amazon ECR no impiden el uso de imágenes prediseñadas.

**Topics**
+ [Política de soporte de SageMaker imágenes prediseñadas](pre-built-containers-support-policy.md)
+ [Imágenes de Docker de SageMaker IA prediseñadas para aprendizaje profundo](pre-built-containers-frameworks-deep-learning.md)
+ [Acceso a las imágenes de Docker para Scikit-learn Spark ML](pre-built-docker-containers-scikit-learn-spark.md)
+ [Red de gráficos profundos](deep-graph-library.md)
+ [Extienda un Pre-built contenedor](prebuilt-containers-extend.md)