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Deep Learning Container

Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep Learning-Umgebungen

Beschreibung des Videoinhalts

Deep-Learning-Projekt schnell in Google Cloud erstellen

Erstellen Sie schnell Prototypen mit einer portablen und konsistenten Umgebung für das Entwickeln, Testen und Bereitstellen Ihrer KI-Anwendungen mit Deep-Learning-Containern. Die Docker-Images nutzen gängige Frameworks und sind leistungsoptimiert, kompatibilitätsgeprüft und können sofort bereitgestellt werden. Deep Learning Container bieten eine einheitliche Umgebung für alle Google Cloud-Dienste, sodass eine einfache Skalierung in der Cloud oder ein Umstieg von lokalen Umgebungen möglich ist. Bei der Bereitstellung sind Sie völlig flexibel: Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI, Cloud Run, Compute Engine, Kubernetes und Docker Swarm stehen zur Verfügung.
Symbol: Von lokal zur Cloud

Konsistente Umgebung

Durch die Portabilität und Konsistenz der Deep Learning Container, kann leicht von lokalen Umgebungen auf Cloud-Größe gewechselt werden.

Symbol: System

Schnelles Prototyping

Alle erforderlichen Frameworks, Bibliotheken und Treiber sind vorinstalliert und wurden auf Kompatibilität getestet, sodass Sie sofort loslegen können.

Symbol: Leistungsoptimierung

Leistungsoptimiert

Beschleunigen Sie das Training und die Bereitstellung Ihres Modells mit den neuesten Framework-Versionen und NVIDIA® CUDA-X KI-Bibliotheken.

Deep Learning Container unterstützen zurzeit die gängigsten ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit learn, und bald werden es noch mehr sein.

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Tipps und Best Practices