このページでは、ユーザーが使用するコンテナ イメージを選択できるようにサポートします。
コンテナ イメージのタイプを選択する
Deep Learning Containers は、セキュリティの脆弱性を最小限に抑えるスケジュールに基づいて各フレームワーク バージョンをサポートします。Deep Learning Containers フレームワークのサポート ポリシーを確認して、サポート終了日と提供終了日の影響を理解してください。
各コンテナ イメージは Python 3 環境を提供します。代表的なデータ サイエンス フレームワーク（PyTorch や TensorFlow など）、Conda、GPU イメージ用 NVIDIA スタック（CUDA、cuDNN、NCCL2）など、多くのサポート パッケージとツールが含まれています。適切なコンテナ イメージを確認するには、下の表をご覧ください。
基本バージョン
| ML フレームワークのバージョン | 現在のパッチ バージョン | サポートされているアクセラレータ | パッチとサポート終了日 | 有効期間の終了日 | イメージ ファミリー名 |
|---|---|---|---|---|---|
| ベース cu121 | CUDA 12.1（Python 3.10） | GPU（CUDA 12.1） | 2024 年 2 月 28 日 | 2025 年 2 月 28 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu121.py310 |
| ベース cu118 | CUDA 11.8（Python 3.10） | GPU（CUDA 11.8） | 2024 年 7 月 1 日 | 2025 年 7 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu118.py310 |
| ベース cu113（Python 3.10） | CUDA 11.3 | GPU（CUDA 11.3） | 2024 年 1 月 1 日 | 2025 年 1 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu113.py310 |
| ベース cu113（Python 3.7） | CUDA 11.3 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 9 月 1 日 | 2024 年 9 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu113.py37 |
| ベース cu110（Python 3.10 / Debian 11） | CUDA 11.0 | GPU（CUDA 11.0） | 2024 年 1 月 1 日 | 2025 年 1 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu110.py310 |
| ベース cu110（Python 3.7） | CUDA 11.0 | GPU（CUDA 11.0） | 2023 年 9 月 1 日 | 2024 年 9 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu110.py37 |
TensorFlow のバージョン
| ML フレームワークのバージョン | 現在のパッチ バージョン | サポートされているアクセラレータ | パッチとサポート終了日 | 有効期間の終了日 | イメージ ファミリー名 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.15（Python 3.10） | 2.15.0 | CPU のみ | 2024 年 11 月 14 日 | 2025 年 11 月 14 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-15.py310 |
| 2.15（Python 3.10） | 2.15.0 | GPU（CUDA 12.1） | 2024 年 11 月 14 日 | 2025 年 11 月 14 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu121.2-15.py310 |
| 2.14（Python 3.10） | 2.14.0 | CPU のみ | 2024 年 9 月 26 日 | 2025 年 9 月 26 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-14.py310 |
| 2.14（Python 3.10） | 2.14.0 | GPU（CUDA 11.8） | 2024 年 9 月 26 日 | 2025 年 9 月 26 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu118.2-14.py310 |
| 2.13（Python 3.10） | 2.13.0 | CPU のみ | 2024 年 7 月 5 日 | 2025 年 7 月 5 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-13.py310 |
| 2.13（Python 3.10） | 2.13.0 | GPU（CUDA 11.8） | 2024 年 7 月 5 日 | 2025 年 7 月 5 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu118.2-13.py310 |
| 2.12（Python 3.10） | 2.12.0 | CPU のみ | 2024 年 6 月 30 日 | 2025 年 6 月 30 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-12.py310 |
| 2.12（Python 3.10） | 2.12.0 | GPU（CUDA 11.8） | 2024 年 6 月 30 日 | 2025 年 6 月 30 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu118.2-12.py310 |
| 2.11（Python 3.10） | 2.11.0 | CPU のみ | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-11.py310 |
| 2.11（Python 3.10） | 2.11.0 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cu113.2-11.py310 |
| 2.11 | 2.11.0 | CPU のみ | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-11.py37 |
| 2.11 | 2.11.0 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-11.py37 |
| 2.10（Python 3.10） | 2.10.1 | CPU のみ | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-10.py310 |
| 2.10（Python 3.10） | 2.10.1 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cu113.2-10.py310 |
| 2.10 | 2.10.1 | CPU のみ | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-10.py37 |
| 2.10 | 2.10.1 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-10.py37 |
| 2.9 | 2.9.3 | CPU のみ | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-9.py37 |
| 2.9 | 2.9.3 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-9.py37 |
| 2.8 | 2.8.4 | CPU のみ | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-8.py37 |
| 2.8 | 2.8.4 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-8.py37 |
| 2.6（Python 3.9） | 2.6.5 | CPU のみ | 2023 年 8 月 10 日 | 2024 年 8 月 10 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-6.py39 |
| 2.6（Python 3.9） | 2.6.5 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 8 月 10 日 | 2024 年 8 月 10 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cu113.2-6.py39 |
| 2.6（Python 3.7） | 2.6.5 | CPU のみ | 2023 年 9 月 1 日 | 2024 年 9 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-6.py37 |
| 2.6（Python 3.7） | 2.6.5 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 9 月 1 日 | 2024 年 9 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-6.py37 |
| 2.3 | 2.3.4 | CPU のみ | 2023 年 9 月 1 日 | 2024 年 9 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-3.py37 |
| 2.3 | 2.3.4 | GPU（CUDA 11.3） | 2023 年 9 月 1 日 | 2024 年 9 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-3.py37 |
PyTorch のバージョン
| ML フレームワークのバージョン | 現在のパッチ バージョン | サポートされているアクセラレータ | パッチとサポート終了日 | 有効期間の終了日 | イメージ ファミリー名 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.2（Python 3.10） | 2.2.0 | CUDA 12.1 | 2025 年 1 月 30 日 | 2026 年 1 月 30 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu121.2-2.py310 |
| 2.1（Python 3.10） | 2.1.0 | CUDA 12.1 | 2024 年 10 月 4 日 | 2025 年 10 月 4 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu121.2-1.py310 |
| 2.0（Python 3.10） | 2.0.0 | CUDA 11.8 | 2024 年 3 月 15 日 | 2025 年 3 月 15 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu118.2-0.py310 |
| 1.13（Python 3.10） | 1.13.1 | CUDA 11.8 | 2023 年 12 月 8 日 | 2024 年 12 月 8 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu118.1-13.py310 |
| 1.13 | 1.13.1 | CUDA 11.8 | 2023 年 12 月 8 日 | 2024 年 12 月 8 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-13.py37 |
| 1.12（Python 3.10） | 1.12.1 | CUDA 11.3 | 2023 年 12 月 8 日 | 2024 年 12 月 8 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu113.1-12.py310 |
| 1.12 | 1.12.1 | CUDA 11.3 | 2023 年 9 月 1 日 | 2024 年 9 月 1 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-12.py37 |
Hugging Face コンテナ イメージ
このセクションでは、使用可能な Hugging Face コンテナ イメージの一覧を示します。
Text Generation Inference コンテナ
| フレームワークのバージョン | 現在のパッチ バージョン | サポートされているアクセラレータ | パッチとサポート終了日 | 有効期間の終了日 | イメージ ファミリー名 |
|---|---|---|---|---|---|
| TGI 1.4 | 1.4.4 | CUDA 12.1 | 2025 年 3 月 13 日 | 2026 年 3 月 13 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu121.1-4.ubuntu2204.py310 |
| TGI 2.0 | 2.0.1 | CUDA 12.1 | 2025 年 4 月 25 日 | 2026 年 4 月 25 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu121.2-0.ubuntu2204.py310 |
テキスト エンベディング推論コンテナ
| フレームワークのバージョン | 現在のパッチ バージョン | サポートされているアクセラレータ | パッチとサポート終了日 | 有効期間の終了日 | イメージ ファミリー名 |
|---|---|---|---|---|---|
| TEI 1.2 | 1.2.2 | GPU（CUDA 12.2） | 2025 年 5 月 2 日 | 2026 年 5 月 2 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-embeddings-inference-cu122.1-2.ubuntu2204 |
| TEI 1.2 | 1.2.2 | CPU | 2025 年 5 月 2 日 | 2026 年 5 月 2 日 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-embeddings-inference-cpu.1-2 |
試験運用版イメージ ファミリー
ここに記載されていないイメージ ファミリーは試験運用版です。試験運用版のイメージ ファミリーはベスト 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ごとには更新されない場合があります。
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、使用可能なコンテナ イメージの完全なリストを検索します。使用可能な Deep Learning Containers イメージをすべて表示するには、任意のターミナルの Google Cloud CLI または Cloud Shell で次のコマンドを使用します。
gcloud container images list --repository="us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io"
ローカルで使用
Deep Learning Containers はローカルで使用できます。詳細については、ローカルのディープ ラーニング コンテナを使ってみるをご覧ください。
次のステップ
- コンテナ イメージにプリインストールされている内容の詳細について、Deep Learning Containers の概要を確認する。
- 入門ガイドで Deep Learning Containers の使用方法を確認する。ここには、Deep Learning Containers イメージをビルドして push する方法が記載されています。