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Deep Learning VM Images est un ensemble d'images de machines virtuelles optimisées pour les tâches de data science et de machine learning. Toutes les images sont livrées avec des outils et des frameworks de ML clés pré-installés. Vous pouvez les utiliser directement sur les instances dotées de GPU pour accélérer vos tâches de traitement de données.
Les instances Deep Learning VM Image sont compatibles avec de nombreuses combinaisons de framework et de processeur. Il existe actuellement des images compatibles avec TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch et le calcul hautes performances générique, dans des versions pour les workflows reposant uniquement sur le processeur ou utilisant des GPU.
Pour afficher la liste des frameworks disponibles, consultez la page Choisir une image.
Packages pré-installés
Les images sont basées sur les systèmes d'exploitation Debian 11 et Ubuntu 22.04 et peuvent être configurées pour inclure les éléments suivants :
Des frameworks spécifiques (par exemple, TensorFlow) et des packages associés.
Python 3.10 avec les packages suivants :
numpy
scipy
matplotlib
pandas
nltk
pillow
scikit-image
opencv-python
scikit-learn
et bien plus
Environnements de notebook JupyterLab pour un prototypage rapide
Les packages Nvidia avec le dernier pilote Nvidia pour les instances compatibles GPU :
CUDA 11.x et 12.x (la version dépend du framework)
CuDNN 7.x et NCCL 2.x (la version dépend de la version CUDA)
Mises à jour
Les images Deep Learning VM Image sont régulièrement mises à jour avec des corrections de bugs et des mises à jour de package. Consultez les notes de version pour plus d'informations sur les mises à jour.
Assistance de la communauté
Posez vos questions à propos de Deep Learning VM sur Stack Overflow ou rejoignez le groupe Google google-dl-platform pour discuter de Deep Learning VM.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (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)."]]
