Scelta di un'immagine container

Questa pagina ti aiuta a scegliere quale immagine container utilizzare.

Scegli un tipo di immagine container

Deep Learning Containers supporta ogni versione del framework in base a una pianificazione per ridurre al minimo le vulnerabilità della sicurezza. Consulta le norme di supporto dei framework di Deep Learning Containers per comprendere le implicazioni delle date di fine supporto e fine disponibilità.

Ogni immagine container fornisce un ambiente Python 3 e include il framework di data science selezionato (ad esempio PyTorch o TensorFlow), Conda, lo stack NVIDIA per le immagini GPU (CUDA, cuDNN, NCCL2) e molti altri pacchetti e strumenti di supporto. Per trovare l'immagine container appropriata, consulta le tabelle riportate di seguito.

Versioni di base

Versioni di TensorFlow

Versioni di PyTorch

Immagini container di Model Garden

Questa sezione elenca le immagini container di Model Garden disponibili.

Container di inferenza vLLM

Famiglie di immagini sperimentali

Le famiglie di immagini non elencate qui sono sperimentali. Le famiglie di immagini sperimentali sono supportate in base al massimo impegno e non vengono aggiornate a ogni nuova release del framework.

Elenco di tutte le versioni disponibili

Se hai bisogno di un framework o di una versione di CUDA specifica, cerca l'elenco completo delle immagini container disponibili. Per elencare tutte le immagini Deep Learning Containers disponibili, utilizza il seguente comando in Google Cloud CLI con il terminale che preferisci o in Cloud Shell.

gcloud container images list --repository="us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io"

Utilizzo in locale

I Deep Learning Containers possono essere estratti e utilizzati localmente. Per farlo, consulta la Guida introduttiva a un container di deep learning locale.

Visualizzare le occorrenze di vulnerabilità

Per visualizzare le occorrenze di vulnerabilità per un'immagine Deep Learning Containers, consulta Visualizzare le occorrenze utilizzando gcloud.

Passaggi successivi

• Leggi la panoramica di Deep Learning Containers per scoprire di più su ciò che è preinstallato nelle immagini container.
• Inizia a utilizzare Deep Learning Containers seguendo le guide pratiche, che forniscono istruzioni su come creare e inviare immagini di container di deep learning.