Elige una imagen de AI Platform Notebooks

Las instancias de AI Platform Notebooks son instancias de Deep Learning VM Image de AI Platform con entornos de notebook de JupyterLab habilitadas y listas para usar. Las imágenes específicas de AI Platform Notebooks están disponibles para adaptarse al framework y al procesador que elijas. Para encontrar la imagen que deseas, consulta la siguiente tabla.

Elige una familia de imágenes

La elección de la familia de imágenes de AI Platform Notebooks depende de tus necesidades. En la siguiente tabla, se enumeran las versiones predeterminadas de las familias de imágenes organizadas por tipo de framework. Crear una instancia mediante la referencia a una familia de imágenes con -notebook en el nombre garantiza que tu instancia sea una familia de imágenes compatible. Si necesitas una versión de framework específica que no se muestra aquí, ve a la Lista de todas las versiones disponibles.

Framework Procesador Nombres de familia de imágenes
Base GPU common-cu90-notebooks
common-cu91-notebooks
common-cu92-notebooks
common-cu100-notebooks
common-cu101-notebooks
common-cu110-notebooks
CPU common-cpu-notebooks
TensorFlow Enterprise 2.x GPU tf2-ent-2-1-cu110-notebooks
tf2-ent-2-3-cu110-notebooks
TensorFlow Enterprise 1.x GPU tf-ent-1-15-cu110-notebooks
TensorFlow 2.x GPU tf2-2-0-cu100-notebooks
tf2-2-2-cu101-notebooks
tf2-2-4-cu110-notebooks
TensorFlow 1.x GPU tf-1-13-cu100-notebooks
tf-1-14-cu100-notebooks
PyTorch GPU pytorch-1-1-cu100-notebooks
pytorch-1-2-cu100-notebooks
pytorch-1-3-cu100-notebooks
pytorch-1-4-cu101-notebooks
pytorch-1-6-cu110-notebooks
pytorch-1-7-cu110-notebooks
pytorch-1-8-cu110-notebooks
PyTorch/XLA TPU/GPU/CPU (experimental) pytorch-1-6-xla-notebooks
pytorch-1-7-xla-notebooks
pytorch-1-8-xla-notebooks
R CPU (experimental) r-3-5-cpu-experimental-notebooks
r-3-6-cpu-experimental-notebooks
RAPIDS GPU (experimental) rapids-0-7-gpu-experimental-notebooks
rapids-0-12-gpu-experimental-notebooks
rapids-0-18-gpu-experimental-notebooks

Elige un sistema operativo

Para la mayoría de los frameworks, Debian 10 es el SO predeterminado. Las imágenes de Debian 9 y Ubuntu 18.04 están disponibles para algunos frameworks. Se denotan mediante los sufijos -debian-9 y -ubuntu-1804 en el nombre de la familia de imágenes (consulta Lista de todas las versiones disponibles). Para el framework de RAPIDS, Debian 9 es la opción predeterminada y no está disponible en Debian 10.

Las familias de imágenes de PyTorch 1.6 Cuda 11 (pytorch-1-6-cu110-notebooks) y todas las familias de imágenes de TensorFlow Enterprise (tf-ent y tf2-ent) son compatibles con los aceleradores de GPU A100.

Imágenes de TensorFlow Enterprise

Las familias de imágenes de TensorFlow Enterprise proporcionan una distribución optimizada de TensorFlow otorgada por Google Cloud con la compatibilidad de versiones a largo plazo. Para obtener más información sobre TensorFlow Enterprise, consulta la descripción general de TensorFlow Enterprise.

Usa la siguiente tabla de imágenes de TensorFlow disponibles para seleccionar la imagen con la versión de TensorFlow o TensorFlow Enterprise que desees.

Versión de TensorFlow o TensorFlow Enterprise Procesador Nombre de la familia de imágenes
TensorFlow Enterprise 2.3 GPU tf2-ent-2-3-cu110-notebooks
TensorFlow 2.2 GPU tf2-2-2-cu101-notebooks
TensorFlow Enterprise 2.1 GPU tf2-ent-2-1-cu110-notebooks
TensorFlow 2.0 GPU tf2-2-0-cu100-notebooks
TensorFlow Enterprise 1.15 GPU tf-ent-1-15-cu110-notebooks
TensorFlow 1.14 GPU tf-1-14-cu100-notebooks
TensorFlow 1.13 GPU tf-1-13-cu100-notebooks

Imágenes experimentales

Algunas familias de imágenes de AI Platform Notebooks son experimentales, como se indica en la tabla de familias de imágenes. Las imágenes experimentales son compatibles en base al mejor esfuerzo y es posible que no reciban actualizaciones en cada versión nueva del framework.

Especifica una versión de imagen

La creación de una nueva instancia de AI Platform Notebooks basada en el nombre de la familia de imágenes te brinda la imagen más reciente de esa versión del framework. Por ejemplo, si creas una instancia de AI Platform Notebooks basada en el nombre de familia tf-ent-1-15-cu110-notebooks, el nombre específico de la imagen podría ser tf-ent-1-15-cu110-notebooks-v20201016.

Para crear varias instancias de AI Platform Notebooks basadas en la misma imagen, usa el nombre de la imagen en lugar del nombre de la familia de imágenes.

Para determinar el nombre exacto de la imagen más reciente, usa el siguiente comando en la herramienta de línea de comandos de gcloud con tu terminal preferida o en Cloud Shell Reemplaza image-family por el nombre de la familia de imágenes de la que deseas conocer el número de versión más reciente.

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

Busca el campo name en el resultado y usa el nombre de la imagen que aparece allí cuando crees instancias nuevas.

Muestra todas las versiones disponibles

Si necesitas un framework, una versión de CUDA o un sistema operativo específicos, puedes buscar la lista completa de imágenes disponibles. Para crear una lista de todas las imágenes disponibles de AI Platform Notebooks, usa el siguiente comando de la herramienta de gcloud.

gcloud compute images list \
        --project deeplearning-platform-release | grep notebooks

Las familias de imágenes tendrán el formato FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental)-notebooks, en el que FRAMEWORK es la biblioteca de destino, VERSION es la versión del framework y CUDA_VERSION es la versión de la pila CUDA (si hay una).

Por ejemplo, una imagen de la familia tf2-ent-2-3-cu110-notebooks tiene TensorFlow Enterprise 2.3 y CUDA 11.0.

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