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As imagens de VMs de aprendizagem profunda são um conjunto de imagens de máquinas virtuais otimizadas para tarefas de ciência de dados e aprendizagem automática. Todas as imagens incluem as principais ferramentas e frameworks de ML pré-instalados. Pode usá-los imediatamente em instâncias com GPUs para acelerar as suas tarefas de tratamento de dados.
As imagens de VMs de aprendizagem profunda estão disponíveis para suportar muitas combinações de frameworks e processadores. Atualmente, existem imagens que suportam o TensorFlow Enterprise, o TensorFlow, o PyTorch e a computação de alto desempenho genérica, com versões para fluxos de trabalho apenas com CPU e com GPU.
Para ver uma lista das frameworks disponíveis, consulte o artigo Escolher uma imagem.
Pacotes pré-instalados
As imagens baseiam-se nos sistemas operativos Debian 11 e Ubuntu 22.04 e podem ser configuradas para incluir o seguinte:
Frameworks específicos (por exemplo, TensorFlow) e
pacotes de apoio.
Python 3.10 com os seguintes pacotes:
numpy
scipy
matplotlib
pandas
nltk
almofada
scikit-image
opencv-python
scikit-learn
muito mais
Ambientes de blocos de notas do JupyterLab para prototipagem rápida
Pacotes Nvidia com o controlador Nvidia mais recente para instâncias com GPU:
CUDA 11.x e 12.x (a versão depende da framework)
CuDNN 7.x e NCCL 2.x (a versão depende da versão do CUDA)
Atualizações
As imagens de VMs de aprendizagem profunda são atualizadas regularmente com correções de erros e atualizações de pacotes. Consulte as notas de lançamento
para obter informações sobre atualizações.
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[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-21 UTC."],[[["\u003cp\u003eDeep Learning VM Images are pre-configured virtual machines optimized for data science and machine learning, with key ML frameworks and tools already installed.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese images support various framework and processor combinations, including TensorFlow, TensorFlow Enterprise, PyTorch, and high-performance computing, with options for CPU-only and GPU-enabled workflows.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe images include pre-installed packages like Python 3.10, popular data science libraries, and JupyterLab environments, and Nvidia drivers for GPU acceleration.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeep Learning VM Images are based on Debian 11 or Ubuntu 22.04 and are regularly updated with bug fixes and package updates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCommunity support for Deep Learning VM is available through Stack Overflow and the google-dl-platform Google group.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Introduction to Deep Learning VM\n\nDeep Learning VM Images is a set of\nvirtual machine images optimized for data science and machine\nlearning tasks. All images come with key ML frameworks and tools\npre-installed. You can use them out of the box on instances with\nGPUs to accelerate your data processing tasks.\n\nDeep Learning VM images are available to support many combinations\nof framework and processor. There are currently images supporting\n[TensorFlow Enterprise](/tensorflow-enterprise/docs),\nTensorFlow, PyTorch, and generic high-performance computing,\nwith versions for both CPU-only and GPU-enabled workflows.\n\nTo see a list of frameworks available, see [Choosing an\nimage](/deep-learning-vm/docs/images).\n\nPre-installed packages\n----------------------\n\nImages are based on the Debian 11 and Ubuntu 22.04\noperating systems, and these images can be\nconfigured to include the following:\n\n- Specific frameworks (for example, TensorFlow) and\n supporting packages.\n\n- Python 3.10 with the following packages:\n\n - numpy\n - scipy\n - matplotlib\n - pandas\n - nltk\n - pillow\n - scikit-image\n - opencv-python\n - scikit-learn\n - many more\n- JupyterLab notebook environments for quick prototyping\n\n- Nvidia packages with the latest Nvidia driver for GPU-enabled instances:\n\n - CUDA 11.*x* and 12.*x* (the version depends on the framework)\n - CuDNN 7.*x* and NCCL 2.*x* (the version depends on the CUDA version)\n\nUpdates\n-------\n\nDeep Learning VM images are updated regularly with bug fixes\nand package updates. Check the [release notes](/deep-learning-vm/docs/release-notes)\nfor information about updates.\n\nCommunity support\n-----------------\n\nAsk a question about Deep Learning VM on [Stack\nOverflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/google-dl-platform)\nor join the\n[google-dl-platform](https://groups.google.com/forum/#!forum/google-dl-platform)\nGoogle group to discuss Deep Learning VM.\n\n[Learn more about getting support from the\ncommunity](/deep-learning-vm/docs/getting-support#get_support_from_the_community).\n\nWhat's next\n-----------\n\nTo get started using Deep Learning VM, create a new instance\n[using the Cloud Marketplace](/deep-learning-vm/docs/cloud-marketplace)\nor [using the command line](/deep-learning-vm/docs/cli)."]]
