Cloud Deep Learning VM Image

Vorkonfigurierte VMs für Deep Learning-Anwendungen

Deep Learning Image

Deep Learning-Projekt schnell in Google Cloud erstellen

Stellen Sie eine VM schnell und mühelos mit allem bereit, was Sie zum Starten Ihres Deep Learning-Projekts in Google Cloud benötigen. Cloud Deep Learning VM Image vereinfacht und beschleunigt die Instanziierung eines VM-Images mit den beliebtesten Frameworks für Deep Learning und maschinelles Lernen in Google Compute Engine. Sie können Compute Engine-Instanzen starten, die mit gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn vorinstalliert sind. Cloud TPU- und GPU-Unterstützung lassen sich ebenfalls mit einem Klick hinzufügen. Sie können das Image entweder mit der Cloud Marketplace UI der Google Cloud Platform (GCP) instanziieren oder über die Befehlszeile im Cloud SDK. Hinweis: Einige der in diesem Dokument verlinkten Inhalte sind nur auf Englisch verfügbar.

Schnelles Prototyping

Schnelles Prototyping

Dank der vorinstallierten, beliebten Frameworks ermöglicht Ihnen Deep Learning VM Image, schnell einen Prototyp für Ihr ML-Projekt zu erstellen, ohne selbsterstellte Lösungen zu verwenden.

Modelle schneller trainieren

Modelle schneller trainieren

Sie können mit einem Klick die neueste Cloud TPU bzw. die neuesten GPUs in Google Cloud zu Ihrer Instanz hinzufügen, um Ihre Modelltrainingsjobs zu beschleunigen.

Flexibilität

Flexibilität

Deep Learning VM Image bietet Ihnen die Flexibilität, zwischen verschiedenen ML Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn auszuwählen.

Vorteile

Für Geschwindigkeit optimiert

Die VM-Images enthalten Binärdateien, die für Google Compute Engine optimiert sind. Diese Binärdateien ermöglichen eine bis zu 10 % höhere Leistung im Vergleich zu öffentlich verfügbaren Binärdateien von TensorFlow in Compute Engine.

Keine Einrichtung erforderlich

Die VM-Images sind mit allen Softwaretreibern und Abhängigkeiten von Drittanbietern vorinstalliert, einschließlich der neuesten GPU-Software.

Integrierte Notebook-Umgebung

Die VM-Images bieten eine nahtlose Notebook-Umgebung mit integrierter Unterstützung für JupyterLab, der neuesten webbasierten Oberfläche für Project Jupyter. Hierbei handelt es sich um den De-facto-Standard für interaktive Umgebungen zum Ausführen von ML-Experimenten.

Aktueller Support

Die VM-Images unterstützen die aktuellen TensorFlow- und PyTorch-Versionen.

Ressourcen und Integrationen

Testen Sie Anleitungen, führen Sie Schnellstarts durch und lesen Sie Rezensionen.

Cloud ML Engine

Modelle trainieren und bereitstellen

Cloud KI

Schnelle, umfassende, nutzerfreundliche KI-Dienste

Google Cloud

Erste Schritte

Lernen und erstellen

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