Deep Learning Containers 개요

Deep Learning Containers는 주요 데이터 과학 프레임워크, 라이브러리, 도구가 사전 설치된 Docker 컨테이너 세트입니다. 이러한 컨테이너는 워크플로의 프로토타입을 신속하게 제작하고 구현할 수 있도록 성능이 최적화된 일관성 높은 환경을 제공합니다.

컨테이너에 대한 자세한 내용은 Google의 컨테이너를 참조하세요.

사전 설치된 소프트웨어

Deep Learning Containers 이미지는 다음을 포함하도록 구성할 수 있습니다.

  • 프레임워크:

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

  • 다음 패키지를 포함한 Python:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • TensorFlow 2.3 및 2.4 Deep Learning Containers 인스턴스를 위한 fairness-indicators
    • 기타 다수

  • GPU 지원 인스턴스용 최신 Nvidia 드라이버가 포함된 Nvidia 패키지:

    • CUDA 10.*, 11.*, 및 12.* (버전은 프레임워크에 따라 다름)
    • CuDNN 7.* 및 NCCL 2.* (버전은 CUDA 버전에 따라 다름)

  • JupyterLab

  • Hugging Face 프레임워크 및 라이브러리:

    • 텍스트 생성 추론 툴킷
    • 텍스트 임베딩 추론 툴킷
    • Transformers 라이브러리
    • Sentence Transformers 라이브러리
    • Diffusers 라이브러리

  • Model Garden 컨테이너

    • vLLM 라이브러리

커뮤니티 지원

Stack Overflow에서 Deep Learning Containers에 대해 질문하거나 google-dl-platform Google 그룹에 가입하여 Deep Learning Containers에 대해 토론하세요.

커뮤니티에서 지원 받는 방법 자세히 알아보기

다음 단계

딥 러닝 컨테이너를 만들고 작업하는 방법에 대한 안내를 제공하는 안내 가이드를 통해 Deep Learning Containers를 시작할 수 있습니다.