Deep Learning VM Image

VMs preconfiguradas para aplicaciones de aprendizaje profundo.

Consulta la documentación de este producto.

Una laptop abierta la que se muestran datos se conecta mediante líneas punteadas a 3 bases de datos, cada una con un logotipo: scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.

Compila tu proyecto de aprendizaje profundo con rapidez en Google Cloud

Aprovisiona rápidamente una VM con todo lo que necesitas para iniciar tu proyecto de aprendizaje profundo en Google Cloud. Deep Learning VM Image facilita y acelera la creación de instancias de una imagen de VM que contiene los frameworks de IA más populares en una instancia de Google Compute Engine, sin tener que preocuparte por la compatibilidad del software. Puedes iniciar instancias de Compute Engine que incluyen TensorFlow, PyTorch, scikit‑learn y muchas otras herramientas instaladas previamente. También puedes agregar de forma sencilla la compatibilidad con Cloud GPU y Cloud TPU.

Ícono con cubo que contiene 9 cubos. El cubo superior derecho se extrae y se agranda

Amplia compatibilidad

Deep Learning VM Image es compatible con los frameworks de aprendizaje automático más populares y recientes, como TensorFlow y PyTorch.

Ícono con pantalla que muestra una flecha superior del gráfico con 2 íconos de ajustes junto a la pantalla.

Optimizado para el rendimiento

Para acelerar el entrenamiento y la implementación de modelos, las imágenes de Deep Learning VM Image están optimizadas con las bibliotecas y los controladores más recientes de IA de NVIDIA® CUDA-X, además de la biblioteca Math Kernel Library de Intel®.

Ícono de pantalla con lenguaje de marcado HTML

Prototipado rápido

Comienza ahora mismo con todos los marcos de trabajo, las bibliotecas y los controladores obligatorios instalados previamente y con compatibilidad comprobada.

Ícono con monitor en el que se muestra el ícono de la tecnología de IA de Google y 2 engranajes interconectados.

Experiencia de notebook integrado

Deep Learning VM Image proporciona una experiencia de notebook fluida con compatibilidad integrada para JupyterLab, la interfaz web más reciente de Project Jupyter, que es el estándar con mayor aceptación de los entornos interactivos para ejecutar experimentos de aprendizaje automático.

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