Elegir una imagen de contenedor

Esta página te ayudará a elegir qué imagen de contenedor usar.

Elige un tipo de imagen de contenedor

Cada imagen de contenedor proporciona un entorno de Python 3 y, además, incluye el marco de trabajo de ciencia de datos seleccionado (como PyTorch o TensorFlow), Conda, la pila de NVIDIA para las imágenes de GPU (CUDA, cuDNN, NCCL2) y muchos otros paquetes de asistencia y herramientas. Para encontrar la imagen de contenedor adecuada, consulta la siguiente tabla.

La siguiente lista de tipos de imágenes de contenedores de aprendizaje profundo se organiza por tipo de marco de trabajo.

Framework	Procesador	Nombres de imágenes de contenedores
Base	GPU	gcr.io/deeplearning-platform-release/base-cu110 gcr.io/deeplearning-platform-release/base-cu113
	CPU	gcr.io/deeplearning-platform-release/base-cpu
TensorFlow Enterprise	GPU	gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.2-3 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.2-6 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.2-8 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.2-9 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.2-10 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.2-11
	CPU	gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.2-3 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.2-6 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.2-8 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.2-9 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.2-10 gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.2-11
PyTorch	GPU	gcr.io/deeplearning-platform-release/pytorch-gpu gcr.io/deeplearning-platform-release/pytorch-gpu.1-12
R	CPU (experimental)	gcr.io/deeplearning-platform-release/r-cpu gcr.io/deeplearning-platform-release/r-cpu.4-1
Scikit-learn	CPU (experimental)	gcr.io/deeplearning-platform-release/sklearn-cpu gcr.io/deeplearning-platform-release/sklearn-cpu.0-23
XGBoost	CPU (experimental)	gcr.io/deeplearning-platform-release/xgboost-cpu gcr.io/deeplearning-platform-release/xgboost-cpu.1-1

Nota: Los contenedores de aprendizaje profundo que no incluyen un número de versión (por ejemplo, pytorch-gpu) hacen referencia a la versión de actualización más reciente de ese framework. Si tu carga de trabajo requiere una versión específica del framework, especifica esa versión.

Dependencias incluidas

En Cloud Storage, se encuentra disponible una lista de las dependencias de Python de cada versión de los contenedores de aprendizaje profundo.

gs://deeplearning-platform-release/installed-dependencies/containers/RELEASE_MILESTONE

.

Reemplaza RELEASE_MILESTONE por el evento importante de actualización, como m88. Por ejemplo, las listas para la actualización de M88 se encuentran en gs://deeplearning-platform-release/installed-dependencies/containers/m88/.

Imágenes de contenedor de TensorFlow Enterprise

Las imágenes de contenedor de TensorFlow Enterprise proporcionan una distribución optimizada de Google Cloud de TensorFlow. Para obtener más información sobre TensorFlow Enterprise, incluidas las versiones compatibles, consulta Descripción general de TensorFlow Enterprise.

Imágenes experimentales

Algunas familias de imágenes de contenedores de aprendizaje profundo son experimentales, como lo indica 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.

Muestra todas las versiones disponibles

Si necesitas un framework específico o una versión de CUDA, busca la lista completa de imágenes de contenedor disponibles. Para enumerar todas las imágenes de contenedores de aprendizaje profundo disponibles, usa el siguiente comando en Google Cloud CLI con tu terminal preferida o en Cloud Shell.

gcloud container images list --repository="gcr.io/deeplearning-platform-release"

Uso local

Los contenedores de aprendizaje profundo se pueden extraer y usar de forma local. Para ello, consulta Comienza a usar un contenedor de aprendizaje profundo local.

¿Qué sigue?

• Lee la descripción general de los contenedores de aprendizaje profundo para obtener más información sobre los elementos preinstalados en las imágenes de contenedor.
• Comienza con los contenedores de aprendizaje profundo mediante las guías prácticas, que proporcionan instrucciones para compilar y enviar imágenes de contenedores de aprendizaje profundo.