Conteneurs de deep learning

Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements de deep learning

Description de la vidéo

Concevez rapidement votre projet de deep learning dans Google Cloud

Créez rapidement un prototype grâce à un environnement portable et cohérent qui permet de développer, de tester et de déployer vos applications d'IA avec des conteneurs de deep learning. Ces images Docker emploient des frameworks populaires et leurs performances sont optimisées. Leur compatibilité a été testée et elles sont prêtes à être déployées. Les conteneurs de deep learning offrent un environnement cohérent quel que soit le service Google Cloud utilisé, qui facilite le scaling sur le cloud ou la migration depuis une infrastructure sur site. Vous avez la flexibilité de les déployer sur Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI, Cloud Run, Compute Engine, Kubernetes et Docker Swarm.
Icône Sur site vers le cloud

Environnement cohérent

Les conteneurs de deep learning offrent la portabilité et la cohérence nécessaires pour passer d'un environnement sur site à l'échelle du cloud.

Icône Système

Prototypage rapide

Commencez sans attendre avec tous les frameworks, bibliothèques et pilotes requis, préinstallés et validés par des tests de compatibilité.

Icône Optimisation des performances

Performances optimisées

Accélérez l'entraînement et le déploiement du modèle grâce aux versions les plus récentes des frameworks et des bibliothèques NVIDIA® CUDA-X AI.

Les conteneurs de deep learning sont compatibles avec les frameworks de machine learning les plus courants, tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn (d'autres seront bientôt disponibles).

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