Deep Learning Containers は、主要なデータ サイエンス フレームワーク、ライブラリ、ツールがプリインストールされた Docker コンテナのセットです。これらのコンテナを使用すると、パフォーマンスが最適化された一貫性のある環境で、ワークフローのプロトタイプ作成と実装を迅速に行えます。
コンテナの詳細については、Google のコンテナをご覧ください。
プリインストールされているソフトウェア
Deep Learning Containers イメージは、次のものを含むように構成できます。
フレームワーク:
- TensorFlow
- PyTorch
- R
- scikit-learn
- XGBoost
Python(次のパッケージを含む):
- numpy
- sklearn
- scipy
- pandas
- nltk
- pillow
- 公平性インジケーター(TensorFlow 2.3 および 2.4 Deep Learning Containers インスタンス)
- その他
GPU 対応インスタンス用の最新 NVIDIA ドライバを含む NVIDIA パッケージ:
- CUDA 10.*、11.*、12.* (バージョンはフレームワークによって異なります)
- CuDNN 7.* と NCCL 2.*(バージョンは CUDA のバージョンによって異なります)
JupyterLab
Hugging Face のフレームワークとライブラリ:
- Text Generation Inference ツールキット
- Text Embeddings Inference ツールキット
- Transformer ライブラリ
- Sentence Transformers ライブラリ
- Diffusers ライブラリ
Model Garden コンテナ
- vLLM ライブラリ
コミュニティ サポート
Stack Overflow で Deep Learning Containers について質問したり、google-dl-platform Google グループに参加して、Deep Learning Containers についてディスカッションしたりします。
次のステップ
Deep Learning Containers を使い始めるには、入門ガイドをご覧ください。このガイドでは、ディープ ラーニング コンテナの作成と操作の手順を確認できます。