Deep Learning VM Image

Des VM préconfigurées pour les applications de deep learning

Un ordinateur portable ouvert et affichant des données est relié par des lignes pointillées à trois bases de données, chacune présentant un logo différent : scikit-learn, TensorFlow et PyTorch

Concevez rapidement votre projet de deep learning sur Google Cloud

Provisionnez rapidement une VM en y important tous les éléments nécessaires pour lancer votre projet de deep learning dans Google Cloud. Deep Learning VM Image vous permet d'instancier facilement et rapidement une image de VM contenant les frameworks d'IA les plus courants sur une instance Google Compute Engine sans avoir à vous soucier de la compatibilité avec les logiciels. Vous pouvez lancer des instances Compute Engine sur lesquelles sont pré-installés TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc. Vous pouvez également ajouter facilement une compatibilité Cloud GPU et Cloud TPU.
Icône comportant un cube constitué de neuf cubes. Le cube de l'angle supérieur droit est extrait et agrandi

Compatibilité avec de nombreux frameworks

Deep Learning VM Image est compatible avec les frameworks de machine learning les plus courants et les plus récents, comme TensorFlow et PyTorch.

Icône représentant un écran qui affiche un graphe avec une flèche ascendante, et deux roues dentées à côté de l'écran

Des images optimisées pour améliorer les performances

Afin d'accélérer l'entraînement et le déploiement de votre modèle, ces images Deep Learning VM Images sont optimisées au moyen des pilotes et bibliothèques NVIDIA® CUDA-X AI les plus récents et de la bibliothèque Math Kernel d'Intel®.

Icône représentant un écran affichant un balisage HTML

Prototypage rapide

Commencez immédiatement avec la totalité des frameworks, bibliothèques et pilotes requis pré-installés et validés par des tests de compatibilité.

Icône représentant un écran qui affiche l'icône de la technologie d'IA de Google, et deux roues dentées imbriquées

Notebooks intégrés

Deep Learning VM Image permet une utilisation optimale des notebooks en offrant une compatibilité intégrée avec JupyterLab, la dernière interface Web de Project Jupyter. Il s'agit de la norme de facto des environnements interactifs pour l'exécution des tests de machine learning.

Nos clients

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  • Logo Carnegie Mellon University
  • Logo Two Sigma Investments

Compatibilité avec de nombreux frameworks

  • Logo TensorFlow
  • Logo PyTorch
  • Logo MXNet
  • Logo Chainer
  • Logo Rapids
  • Logo scikit-learn

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