Deep Learning Containers es un conjunto de contenedores Docker con frameworks, bibliotecas y herramientas de ciencia de datos clave preinstalados. Estos contenedores te ofrecen entornos coherentes con rendimiento optimizado que te permiten crear prototipos de flujos de trabajo y desplegarlos rápidamente.
Para obtener más información sobre los contenedores, consulte Contenedores en Google.
Software preinstalado
Las imágenes de los contenedores de aprendizaje profundo se pueden configurar para que incluyan lo siguiente:
Frameworks:
- TensorFlow
- PyTorch
- R
- scikit‑learn
- XGBoost
Python, incluidos estos paquetes:
- numpy
- sklearn
- scipy
- pandas
- nltk
- almohada
- fairness-indicators para instancias de contenedores de aprendizaje profundo de TensorFlow 2.3 y 2.4
- muchos otros
Paquetes de NVIDIA con el controlador de NVIDIA más reciente para instancias con GPU:
- CUDA 10.* 11.* y 12.* (la versión depende del framework)
- CuDNN 7.* y NCCL 2.* (la versión depende de la versión de CUDA)
JupyterLab
Contenedores de Model Garden
- Biblioteca vLLM
Asistencia de la comunidad
Haz una pregunta sobre los contenedores de aprendizaje profundo en Stack Overflow o únete al grupo de Google google-dl-platform para hablar sobre los contenedores de aprendizaje profundo.
Consulta más información sobre cómo obtener ayuda de la comunidad.
Siguientes pasos
Para empezar a usar los contenedores de aprendizaje profundo, consulta las guías prácticas, que te explican cómo crear contenedores de aprendizaje profundo y trabajar con ellos.