Ein offener Laptop mit Diagrammen auf dem Bildschirm ist durch gestrichelte Linien mit 3 Datenbanken verbunden, die jeweils ein Logo haben: scikit-learn, TensorFlow und PyTorch

Deep-Learning-Projekte schnell in Google Cloud erstellen

Stellen Sie im Handumdrehen eine VM bereit, die alles enthält, was Sie zum Starten eines Deep-Learning-Projekts in Google Cloud benötigen. Deep Learning VM Image vereinfacht und beschleunigt die Instanziierung eines VM-Images mit den beliebtesten Frameworks für KI in der Google Compute Engine. Dabei müssen Sie sich keine Sorgen über Softwarekompatibilität machen. Sie können Compute Engine-Instanzen starten, in denen TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn und andere Programme vorinstalliert sind. Eine Erweiterung um Cloud GPU- und Cloud TPU-Support ist ebenfalls problemlos möglich.
Symbol mit einem Kreis, der neun Würfel enthält. Der rechte Würfel ist hervorgehoben und vergrößert.

Umfassende Unterstützung

Deep Learning VM Image unterstützt die gängigsten und neuesten ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

Symbol mit Bildschirm, der einen Pfeil nach oben zeigt, mit zwei Zahnrädern neben dem Bildschirm

Auf Leistung optimiert

Deep Learning VM Images werden mit den neuesten KI-Bibliotheken und -Treibern von NVIDIA® CUDA-X sowie der Intel® Math Kernel Library optimiert, um das Training und die Bereitstellung von Modellen zu beschleunigen.

Symbol eines Bildschirms mit HTML-Markup

Schnelles Prototyping

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

Symbol mit Monitor, der das Symbol der Google-KI-Technologie und zwei ineinandergreifende Zahnräder anzeigt

Integrierte Notebook-Umgebung

Deep Learning VM Image bietet eine nahtlose Notebook-Umgebung mit integrierter Unterstützung für JupyterLab, der neuesten webbasierten Oberfläche für Project Jupyter. Dies ist der De-facto-Standard für interaktive Umgebungen zum Ausführen von ML-Experimenten.

Unsere Kunden

  • Logo: Spotify
  • Logo: Unity
  • Logo: Dialpad
  • Logo: Snapchat Inc.
  • Logo: Carnegie Mellon University
  • Logo: Two Sigma Investments

Umfassende Unterstützung für Frameworks

  • Logo: TensorFlow
  • Logo: PyTorch
  • Logo: mxnet
  • Logo: Chainer
  • Logo: Rapids
  • Logo: scikit-learn

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Tipps und Best Practices

KI-Produkte von Google Cloud entsprechen den SLA-Richtlinien. Sie bieten eventuell von anderen Google Cloud-Diensten abweichende Latenz- oder Verfügbarkeitsgarantien.