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。次の表を参考に、ユースケースに最適なイメージセットを選択してください。

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。次のリストでは、ワークフローのタイプ別にイメージ ファミリーをまとめています。特定のイメージ バージョンに対するイメージ 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をご覧ください。

フレームワーク プロセッサ イメージ名
Base GPU common-cu101
common-cu100
common-cu92
common-cu91
common-cu90
CPU common-cpu
TensorFlow GPU tf-latest-gpu
CPU tf-latest-cpu
TensorFlow 2.0 GPU tf2-latest-gpu
CPU tf2-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

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、コマンドラインで次の gcloud コマンドを使用します。image-family は、最新バージョンの番号を確認するイメージ ファミリーを示します。

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、イメージの完全なリストを検索する必要があります。リリースされたすべてのディープ ラーニング イメージのリストを表示するには、次のコマンドを使用します。

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

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

たとえば、tf-1-14-cu100 ファミリーのイメージには TensorFlow 1.14 と CUDA 10.0 があります。pytorch-1-1-cpu ファミリーのイメージには PyTorch 1.1 がありますが、CUDA スタックはありません。

プリインストールされているパッケージ

どのイメージも Debian 9 "Stretch" をベースにし、次のものが含まれています。

  • 上記のフレームワーク(TensorFlow など)とサポート パッケージ。
  • CUDA 9.0 / 9.1 / 9.2 / 10.0 / 10.1(GPU のみ。バージョンはフレームワークに依存)
  • CuDNN 7.* と NCCL 2.3.*(GPU のみ。バージョンは CUDA に依存)
  • Python(2.7、3.5)と次のパッケージ:
    • numpy
    • scipy
    • matplotlib
    • pandas
    • Jupyter ノートブック / Lab
    • nltk
    • Pillow
    • scikit-image
    • Opencv-python
    • sklearn
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