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Deep Learning VM Images è un insieme di
immagini di macchine virtuali ottimizzate per le attività di data science e machine
learning. Tutte le immagini sono fornite con framework ML e strumenti chiave preinstallati. Puoi utilizzarli immediatamente sulle istanze con GPU per accelerare le attività di elaborazione dei dati.
Sono disponibili immagini VM di Deep Learning per supportare molte combinazioni
di framework e processore. Al momento sono disponibili immagini che supportano
TensorFlow Enterprise,
TensorFlow, PyTorch e il computing generico ad alte prestazioni, con versioni per flussi di lavoro solo con CPU e abilitati per GPU.
Per visualizzare un elenco dei framework disponibili, consulta Scegliere un'immagine.
Pacchetti preinstallati
Le immagini si basano sui sistemi operativi Debian 11 e Ubuntu 22.04 e possono essere configurate per includere quanto segue:
Framework specifici (ad esempio TensorFlow) e
pacchetti di supporto.
Python 3.10 con i seguenti pacchetti:
numpy
scipy
matplotlib
panda
nltk
cuscino
scikit-image
opencv-python
scikit-learn
molti altri
Ambienti notebook JupyterLab per la prototipazione rapida
Pacchetti Nvidia con il driver Nvidia più recente per le istanze abilitate per GPU:
CUDA 11.x e 12.x (la versione dipende dal framework)
CuDNN 7.x e NCCL 2.x (la versione dipende dalla versione di CUDA)
Aggiornamenti
Le immagini Deep Learning VM vengono aggiornate regolarmente con correzioni di bug
e aggiornamenti dei pacchetti. Consulta le note di rilascio
per informazioni sugli aggiornamenti.
Assistenza dalla community
Fai una domanda su Deep Learning VM su Stack Overflow o unisciti al gruppo Google google-dl-platform per discutere di Deep Learning VM.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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)."]]
