ディープ ラーニング コンテナの概要

Deep Learning Containers は、主要なデータ サイエンス フレームワーク、ライブラリ、ツールがプリインストールされた Docker コンテナのセットです。これらのコンテナを使用すると、パフォーマンスが最適化された一貫性のある環境で、ワークフローのプロトタイプ作成と実装を迅速に行えます。

コンテナの詳細については、Google のコンテナをご覧ください。

プリインストールされているソフトウェア

Deep Learning Containers イメージは、次のものを含むように構成できます。

  • フレームワーク:

    • TensorFlow
    • PyTorch
    • R
    • scikit-learn
    • XGBoost

  • Python（次のパッケージを含む）:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • 公平性インジケーター（TensorFlow 2.3 および 2.4 Deep Learning Containers インスタンス）
    • その他

  • GPU 対応インスタンス用の最新 NVIDIA ドライバを含む NVIDIA パッケージ:

    • CUDA 10.*、11.*、12.* （バージョンはフレームワークによって異なります）
    • CuDNN 7.* と NCCL 2.*（バージョンは CUDA のバージョンによって異なります）

  • JupyterLab

  • Model Garden コンテナ

    • vLLM ライブラリ

コミュニティ サポート

Stack Overflow で Deep Learning Containers について質問したり、google-dl-platform Google グループに参加して、Deep Learning Containers についてディスカッションしたりします。

コミュニティのサポートを利用する方法の詳細。

次のステップ

Deep Learning Containers を使い始めるには、入門ガイドをご覧ください。このガイドでは、Deep Learning Containers の作成と操作の手順を確認できます。