イメージの選択

フレームワークとプロセッサの組み合わせに合わせて、特定の Deep Learning VM イメージを利用できます。現在は、TensorFlow、PyTorch、汎用の高性能コンピューティングをサポートするイメージがあり、それぞれに CPU のみと GPU 対応のワークフロー バージョンがあります。次の表を参照して、必要なイメージを見つけてください。

イメージ ファミリーの決定

どの Deep Learning VM イメージ ファミリーを使用するかは、ニーズによって決まります。次の表には、イメージ ファミリーの最新バージョンがフレームワーク タイプ別に示されています。名前に latest が含まれているイメージ ファミリーを指定してインスタンスを作成すると、そのイメージの最新バージョンを常に取得できます。特定のフレームワーク バージョンが必要な場合は、利用可能なすべてのバージョンのリストにスキップしてください。

フレームワーク プロセッサ イメージ ファミリー名
基本 GPU common-cu110
common-cu101
common-cu100
common-cu92
common-cu91
common-cu90
CPU common-cpu
TensorFlow Enterprise 2.x GPU tf2-ent-latest-gpu
CPU tf2-ent-latest-cpu
TensorFlow Enterprise 1.x GPU tf-ent-latest-gpu
CPU tf-ent-latest-cpu
TensorFlow 2.x GPU tf2-2-2-cu101
CPU tf2-2-2-cpu
TensorFlow 1.x GPU tf-latest-gpu
CPU tf-latest-cpu
PyTorch GPU pytorch-latest-gpu
CPU pytorch-latest-cpu
R CPU r-latest-cpu-experimental
RAPIDS GPU rapids-latest-gpu-experimental
Chainer GPU chainer-latest-gpu-experimental
CPU chainer-latest-cpu-experimental
XGBoost GPU xgboost-latest-gpu-experimental
CPU xgboost-latest-cpu-experimental
MXNet GPU mxnet-latest-gpu-experimental
CPU mxnet-latest-cpu-experimental
CNTK GPU cntk-latest-gpu-experimental
CPU cntk-latest-cpu-experimental
Caffe GPU caffe1-latest-gpu-experimental
CPU caffe1-latest-cpu-experimental

TensorFlow Enterprise イメージ

TensorFlow Enterprise イメージ ファミリーは、長期的なバージョン サポート付きの Google Cloud に最適化された TensorFlow 配布を提供します。TensorFlow Enterprise の詳細については、TensorFlow Enterprise の概要をご覧ください。

次の表に使用可能な TensorFlow イメージを示します。この表を参考にして、必要な TensorFlow または TensorFlow Enterprise のバージョンを含むイメージを選択してください。

TensorFlow または TensorFlow Enterprise のバージョン プロセッサ イメージ ファミリー名
TensorFlow Enterprise 2.3 GPU tf2-2-3-cu110
CPU tf2-2-3-cpu
TensorFlow 2.2 GPU tf2-2-2-cu101
CPU tf2-2-2-cpu
TensorFlow Enterprise 2.1 GPU tf2-2-1-cu101
CPU tf2-2-1-cpu
TensorFlow 2.0 GPU tf2-2-0-cu100
CPU tf2-2-0-cpu
TensorFlow Enterprise 1.15 GPU tf-1-15-cu100
CPU tf-1-15-cpu
TensorFlow 1.14 GPU tf-1-14-cu100
CPU tf-1-14-cpu
TensorFlow 1.13 GPU tf-1-13-cu100
CPU tf-1-13-cpu
TensorFlow 1.11 GPU tf-1-11-cu100
CPU tf-1-11-cpu
TensorFlow 1.10 GPU tf-1-10-cu100
CPU tf-1-10-cpu

試験運用版イメージ

Deep Learning VM イメージ ファミリーの中には試験運用版のものがあります。これらのファミリーには -experimental というサフィックスが付いています。TensorFlow、PyTorch、ベースイメージとは異なり、これらはベスト エフォート ベースでサポートされます。また、フレームワークのリリースに合わせてアップデートされない場合があります。

イメージ バージョンの指定

最新のイメージが存在する場合でも、同じイメージを再利用できます。たとえば、クラスタを作成するときに、新しいインスタンスの作成で同じイメージが常に使用されるようにする場合、この機能は非常に便利です。この状況では、イメージ ファミリーの名前を使用しないでください。最新のイメージが更新されると、クラスタ内の一部のインスタンスに異なるイメージが作成されます。

代わりに、イメージの正確な名前を特定してバージョン番号を組み込み、そのイメージを使用してクラスタ内に新しいインスタンスを生成できます。

最新のイメージの正確な名前を確認するには、希望するターミナルの gcloud コマンドライン ツールCloud Shell で次のコマンドを使用します。image-family は、最新のバージョン番号を確認するイメージ ファミリー名に置き換えます。

gcloud compute images describe-from-family image-family \
        --project deeplearning-platform-release

出力で name フィールドを探します。新しいインスタンスを作成するときに、このフィールドのイメージ名を使用します。

利用可能なすべてのバージョンのリスト

特定のフレームワークまたは CUDA バージョンが必要な場合は、使用可能なイメージの完全なリストを検索します。使用可能な Deep Learning VM イメージをすべて表示するには、次の gcloud ツールコマンドを実行します。

gcloud compute images list \
        --project deeplearning-platform-release \
        --no-standard-images

イメージ ファミリーの形式は FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental) のようになります。FRAMEWORK はターゲット ライブラリ、VERSION はフレームワーク バージョン、CUDA_VERSION は CUDA スタックのバージョン(存在する場合)です。

たとえば、ファミリー tf2-ent-2-3-cu110 からのイメージには TensorFlow 2.3 と CUDA 11.0 があります。ファミリー pytorch-1-4-cpu のイメージには PyTorch 1.4 がありますが、CUDA スタックはありません。

次のステップ

Cloud Marketplace またはコマンドラインを使用して、新しい Deep Learning VM インスタンスを作成する。