Questa pagina ti aiuta a scegliere l'immagine container da 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 di sicurezza. Esamina i criteri di supporto del framework Deep Learning Containers per comprendere le implicazioni delle date di fine del supporto e della disponibilità.
Ogni immagine container fornisce un ambiente Python 3 e include il framework di data science selezionato (come 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, vedi le tabelle seguenti.
Versioni di base
| Versione framework ML | Versione patch attuale | Acceleratori supportati | Data di fine della patch e del supporto | Data di fine disponibilità | Nome famiglia immagini |
|---|---|---|---|---|---|
| Base-cu121 | CUDA 12.1 (Python 3.10) | GPU (CUDA 12.1) | 28 feb 2024 | 28 feb 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu121.py310 |
| Base-cu118 | CUDA 11.8 (Python 3.10) | GPU (CUDA 11.8) | 1 lug 2024 | 1 lug 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-gpu.py310 |
| Base-cu113 (Python 3.10) | CUDA 11.3 | GPU (CUDA 11.3) | 1 gen 2024 | 1 gen 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu113.py310 |
| Base-cu113 (Python 3.7) | CUDA 11.3 | GPU (CUDA 11.3) | 1° settembre 2023 | 1° settembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu113.py37 |
| Base-cu110 (Python 3.10 / Debian 11) | CUDA 11.0 | GPU (CUDA 11.0) | 1 gen 2024 | 1 gen 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu110.py310 |
| Base-cu110 (Python 3.7) | CUDA 11.0 | GPU (CUDA 11.0) | 1° settembre 2023 | 1° settembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu110.py37 |
Versioni di TensorFlow
| Versione framework ML | Versione patch attuale | Acceleratori supportati | Data di fine della patch e del supporto | Data di fine disponibilità | Nome famiglia immagini |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.15 (Python 3.10) | 2.15.0 | Solo CPU | 14 novembre 2024 | 14 novembre 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-15.py310 |
| 2.15 (Python 3.10) | 2.15.0 | GPU (CUDA 12.1) | 14 novembre 2024 | 14 novembre 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-15.py310 |
| 2.14 (Python 3.10) | 2.14.0 | Solo CPU | 26 settembre 2024 | 26 settembre 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-14.py310 |
| 2.14 (Python 3.10) | 2.14.0 | GPU (CUDA 11.8) | 26 settembre 2024 | 26 settembre 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-14.py310 |
| 2.13 (Python 3.10) | 2.13.0 | Solo CPU | 5 lug 2024 | 5 lug 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-13.py310 |
| 2.13 (Python 3.10) | 2.13.0 | GPU (CUDA 11.8) | 5 lug 2024 | 5 lug 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-13.py310 |
| 2.12 (Python 3.10) | 2.12.0 | Solo CPU | 30 giugno 2024 | 30 giugno 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-12.py310 |
| 2.12 (Python 3.10) | 2.12.0 | GPU (CUDA 11.8) | 30 giugno 2024 | 30 giugno 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-12.py310 |
| 2.11 (Python 3.10) | 2.11.0 | Solo CPU | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-11.py310 |
| 2.11 (Python 3.10) | 2.11.0 | GPU (CUDA 11.3) | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-11.py310 |
| 2,11 | 2.11.0 | Solo CPU | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-11.py37 |
| 2,11 | 2.11.0 | GPU (CUDA 11.3) | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-11.py37 |
| 2.10 (Python 3.10) | 2.10.1 | Solo CPU | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-10.py310 |
| 2.10 (Python 3.10) | 2.10.1 | GPU (CUDA 11.3) | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-10.py310 |
| 2,10 | 2.10.1 | Solo CPU | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-10.py37 |
| 2,10 | 2.10.1 | GPU (CUDA 11.3) | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-10.py37 |
| 2,9 | 2.9.3 | Solo CPU | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-9.py37 |
| 2,9 | 2.9.3 | GPU (CUDA 11.3) | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-9.py37 |
| 2,8 | 2.8.4 | Solo CPU | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-8.py37 |
| 2,8 | 2.8.4 | GPU (CUDA 11.3) | 15 novembre 2023 | 15 novembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-8.py37 |
| 2.6 (Python 3.9) | 2.6.5 | Solo CPU | 10 agosto 2023 | 10 agosto 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-6.py39 |
| 2.6 (Python 3.9) | 2.6.5 | GPU (CUDA 11.3) | 10 agosto 2023 | 10 agosto 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-6.py39 |
| 2.6 (Python 3.7) | 2.6.5 | Solo CPU | 1° settembre 2023 | 1° settembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-6.py37 |
| 2.6 (Python 3.7) | 2.6.5 | GPU (CUDA 11.3) | 1° settembre 2023 | 1° settembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-6.py37 |
| 2.3 | 2.3.4 | Solo CPU | 1° settembre 2023 | 1° settembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-3.py37 |
| 2.3 | 2.3.4 | GPU (CUDA 11.3) | 1° settembre 2023 | 1° settembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-3.py37 |
Versioni PyTorch
| Versione framework ML | Versione patch attuale | Acceleratori supportati | Data di fine della patch e del supporto | Data di fine disponibilità | Nome famiglia immagini |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.2 (Python 3.10) | 2.2.0 | CUDA 12.1 | 30 gen 2025 | 30 gen 2026 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.2-2.py310 |
| 2.1 (Python 3.10) | 2.1.0 | CUDA 12.1 | 4 ott 2024 | 4 ott 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.2-1.py310 |
| 2.0 (Python 3.10) | 2.0.0 | CUDA 11.8 | 15 mar 2024 | 15 mar 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.2-0.py310 |
| 1.13 (Python 3.10) | 1.13.1 | CUDA 11.8 | 8 dicembre 2023 | 8 dicembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-13.py310 |
| 1,13 | 1.13.1 | CUDA 11.8 | 8 dicembre 2023 | 8 dicembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-13.py37 |
| 1.12 (Python 3.10) | 1.12.1 | CUDA 11.3 | 8 dicembre 2023 | 8 dicembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-12.py310 |
| 1,12 | 1.12.1 | CUDA 11.3 | 1° settembre 2023 | 1° settembre 2024 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-12.py37 |
Immagini container di faccina che abbraccia
Questa sezione elenca le immagini container Hugging Face disponibili.
Container di inferenza per la generazione del testo
| Versione framework ML | Versione patch attuale | Acceleratori supportati | Data di fine della patch e del supporto | Data di fine disponibilità | Nome famiglia immagini |
|---|---|---|---|---|---|
| PyTorch 2.1 (Python 3.10) | 2.1.1 | CUDA 12.1 | 4 ott 2024 | 4 ott 2025 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu121.1-4.ubuntu2204.py310 |
Famiglie di immagini sperimentali
Le famiglie di immagini non elencate qui sono sperimentali. Le famiglie di immagini sperimentali sono supportate secondo il criterio del "best effort" e non ricevono aggiornamenti a ogni nuova release del framework.
Elenco di tutte le versioni disponibili
Se hai bisogno di un framework o una versione CUDA specifici, cerca nell'elenco completo delle immagini container disponibili. Per elencare tutte le immagini di Deep Learning Containers disponibili, utilizza il seguente comando in Google Cloud CLI con il tuo terminale preferito o in Cloud Shell.
gcloud container images list --repository="us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io"
Utilizzo in locale
Deep Learning Containers può essere pull e utilizzato localmente. A questo scopo, consulta la guida introduttiva a un container di deep learning locale.
Passaggi successivi
- Leggi la panoramica di Deep Learning Containers per scoprire di più su cosa è preinstallato nelle immagini container.
- Per iniziare a utilizzare Deep Learning Containers, consulta le guide illustrative, che forniscono istruzioni su come creare ed eseguire il push di immagini container di deep learning.