Visão geral dos Deep Learning Containers

Os contêineres de aprendizado profundo são um conjunto de contêineres do Docker com os principais frameworks, bibliotecas e ferramentas de ciência de dados pré-instalados. Esses contêineres oferecem ambientes consistentes e otimizados para desempenho que ajudam a prototipar e implementar fluxos de trabalho rapidamente.

Para saber mais sobre contêineres, consulte Contêineres no Google.

Software pré-instalado

As imagens do Deep Learning Containers podem ser configuradas para incluir o seguinte:

  • Frameworks:

    • TensorFlow
    • PyTorch
    • R
    • scikit-learn
    • XGBoost
  • Python, incluindo estes pacotes:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • indicadores de imparcialidade para instâncias 2.3 e 2.4 do Deep Learning Containers do Tensor Flow
    • muitos outros
  • Pacotes da Nvidia com o driver mais recente dela para instâncias com GPU:

    • CUDA 10.* e 11.* (a versão depende do framework)
    • CuDNN 7.* e NCCL 2.* (a versão depende da versão CUDA)
  • JupyterLab

A seguir

Consulte os guias de instruções para dar os primeiros passos com o Deep Learning Containers. Eles fornecem instruções sobre como criar e trabalhar com contêineres de aprendizado profundo.