Deep Learning Containers è un insieme di container Docker con framework, librerie e strumenti di data science chiave preinstallati. Questi container forniscono ambienti coerenti e ottimizzati per le prestazioni che possono aiutarti a creare prototipi e implementare rapidamente i flussi di lavoro.
Per saperne di più sui container, consulta Container in Google.
Software preinstallato
Le immagini Deep Learning Containers possono essere configurate in modo da includere quanto segue:
Framework:
- TensorFlow
- PyTorch
- R
- scikit-learn
- XGBoost
Python, inclusi i seguenti pacchetti:
- numpy
- sklearn
- scipy
- panda
- nltk
- cuscino
- fairness-indicators per le istanze di Deep Learning Containers TensorFlow 2.3 e 2.4
- molti altri
Pacchetti Nvidia con il driver Nvidia più recente per le istanze abilitate per GPU:
- CUDA 10.*, 11.* e 12.* (la versione dipende dal framework)
- CuDNN 7.* e NCCL 2.* (la versione dipende dalla versione di CUDA)
JupyterLab
Container Model Garden
- Libreria vLLM
Assistenza dalla community
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Passaggi successivi
Per iniziare a utilizzare Deep Learning Containers, consulta le guide pratiche, che forniscono istruzioni su come creare e utilizzare i container di deep learning.