En esta página, se describen las funciones principales de VM de aprendizaje profundo y contenedores de aprendizaje profundo, y se explica cómo puedes usar estos productos con Vertex AI.
VM de aprendizaje profundo
Descripción general
Deep Learning VM Image son un conjunto de imágenes de máquina virtual optimizadas para las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Todas las imágenes vienen con varias herramientas y frameworks del AA clave preinstalados. Las puedes usar de inmediato en instancias con GPU para acelerar las tareas de procesamiento de datos.
Las imágenes de Deep Learning VM están disponibles para admitir muchas combinaciones de frameworks y procesadores. Por el momento, existen imágenes que son compatibles con TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch y computación genérica de alto rendimiento, con versiones de flujos de trabajo solo usen CPU y que estén habilitados para el uso de GPU.
Para ver una lista de los frameworks disponibles, consulta Elige una imagen.
Para obtener más información, consulta la documentación de VM de aprendizaje profundo.
Usa la VM de aprendizaje profundo
Puedes usar una instancia de VM de aprendizaje profundo como parte de tu trabajo en Vertex AI. Por ejemplo, puedes desarrollar una aplicación que se ejecute en una instancia de VM de aprendizaje profundo para aprovechar su capacidad de procesamiento de datos optimizada. También puedes usar una instancia de VM de aprendizaje profundo como entorno de desarrollo para un sistema de entrenamiento distribuido autoadministrado.
Puedes crear instancias de VM de aprendizaje profundo en la página de Cloud Marketplace de VM de aprendizaje profundo en la consola de Google Cloud.
Ir a la página VM de aprendizaje profundo de Cloud Marketplace
Contenedores de aprendizaje profundo
Descripción general
Los contenedores de aprendizaje profundo son un conjunto de contenedores de Docker que tienen preinstalados herramientas, bibliotecas y frameworks clave de ciencia de datos. Estos contenedores te brindan entornos coherentes y optimizados para el rendimiento que pueden ayudarte a crear prototios e implementar rápidamente flujos de trabajo.
Para obtener más información, consulta la documentación de contenedores de aprendizaje profundo.
Usa contenedores de aprendizaje profundo
Puedes usar una instancia de contenedores de aprendizaje profundo como parte de tu trabajo en Vertex AI. Por ejemplo, los contenedores compilados previamente disponibles en Vertex AI están integrados en contenedores de aprendizaje profundo.
También puedes compilar tu modelo de Vertex AI como una aplicación basada en contenedores personalizados para ayudarte a implementarlo en un entorno coherente y ejecutarlo donde sea que sea necesario.
Para comenzar a compilar tu contenedor personalizado, sigue estos pasos:
Elige una de las imágenes de contenedor disponibles.
Consulta la documentación de Vertex AI relevante sobre los requisitos de los contenedores, como Contenedores personalizados para el entrenamiento y Requisitos de contenedores personalizados para la predicción.
Considera estos requisitos y prepárate para modificar el contenedor como corresponda.
Crea una instancia local de contenedores de aprendizaje profundo y asegúrate de modificar el contenedor de acuerdo con los requisitos de la Vertex AI.
¿Qué sigue?
Lee Introducción a VM de aprendizaje profundo para obtener más información sobre las características y funciones del producto.
Para comenzar a usar una VM de aprendizaje profundo, crea una instancia nueva mediante Cloud Marketplace o mediante la línea de comandos.
Lee la descripción general de los contenedores de aprendizaje profundo para obtener más información sobre las características y funciones del producto.
Para comenzar a usar los contenedores de aprendizaje profundo, crea un contenedor local de aprendizaje profundo.