Como escolher uma imagem

Deep Learning VM Images específicas estão disponíveis para se adequar à sua escolha de framework e processador. Atualmente, há imagens compatíveis com TensorFlow, PyTorch e computação de alto desempenho genérica, com versões para fluxos de trabalho apenas CPU e ativado para GPU. Para encontrar a imagem pretendida, consulte a tabela abaixo.

Como decidir sobre uma família de imagens

A decisão sobre qual família de imagens de VM de aprendizado profundo usar depende de suas necessidades. A tabela a seguir lista as versões mais recentes de famílias de imagens, organizadas por tipo de framework. A criação de uma instância referenciando uma família de imagens com latest no nome garante que você sempre acesse a versão mais recente dessa imagem. Se você precisar de uma versão específica de framework, pule para Como listar todas as versões disponíveis.

Framework Processador Nome(s) de família de imagens
Base 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

Imagens do TensorFlow Enterprise

As famílias de imagens do TensorFlow Enterprise oferecem a você uma distribuição do TensorFlow otimizada pelo Google Cloud com suporte de versão de longo prazo. Para saber mais sobre o TensorFlow Enterprise, leia a visão geral do TensorFlow Enterprise.

Use a tabela a seguir de imagens do TensorFlow disponíveis para ajudar a selecionar a imagem com a versão do TensorFlow ou do TensorFlow Enterprise que você quiser.

Versão do TensorFlow ou do TensorFlow Enterprise Processador Nome da família da imagem
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

Imagens experimentais

Algumas famílias de imagens de VM de aprendizado profundo são experimentais. Elas são indicadas pelo sufixo -experimental. Diferentemente do TensorFlow, do PyTorch e das imagens de base, elas são aceitas da melhor maneira possível e podem não receber atualizações a cada nova versão do framework.

Como especificar uma versão de imagem

É possível reutilizar uma imagem, mesmo que a última seja a mais recente. Isso pode ser útil, por exemplo, se você está tentando criar um cluster e quer garantir que as imagens usadas para criar novas instâncias sejam sempre as mesmas. Você não deve usar o nome da família de imagens nessa situação porque, se a imagem mais recente for atualizada, você terá imagens diferentes em algumas instâncias do cluster.

Em vez disso, determine qual é o nome exato da imagem, incorpore o número da versão e, em seguida, use essa imagem específica para gerar novas instâncias no cluster.

Para descobrir o nome exato da imagem mais recente, use o seguinte comando na ferramenta de linha de comando gcloud com seu terminal preferido ou no Cloud Shell. Substitua image-family pelo nome da família da imagem para a qual você quer descobrir o número da versão mais recente.

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

Procure o campo name na saída e use o nome da imagem fornecido ao criar novas instâncias.

Como listar todas as versões disponíveis

Se você precisar de um framework ou uma versão CUDA específicos, pesquise a lista completa de imagens disponíveis. Para listar todas as imagens de VM de aprendizado profundo disponíveis, use o seguinte comando da ferramenta gcloud.

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

As famílias de imagens estarão no formato FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental), em que FRAMEWORK é a biblioteca de destino, VERSION é a versão do framework e CUDA_VERSION é a versão da pilha CUDA, se houver.

Por exemplo, uma imagem da família tf2-ent-2-3-cu110 tem TensorFlow 2.3 e CUDA 11.0, e uma imagem da família pytorch-1-4-cpu tem PyTorch 1.4 e nenhuma pilha CUDA.

A seguir

Crie uma nova instância de VM de aprendizado profundo usando o Cloud Marketplace ou usando a linha de comando.