En esta página se describen las principales funciones de las imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo y los contenedores de aprendizaje profundo, y se explica cómo puedes usar estos productos con Vertex AI.
Máquina virtual de aprendizaje profundo
Información general
Las imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo son un conjunto de imágenes de máquina virtual optimizadas para las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Todas las imágenes incluyen frameworks y herramientas de aprendizaje automático clave preinstalados. Puedes usarlas directamente en instancias con GPUs para acelerar tus tareas de procesamiento de datos.
Las imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo están disponibles para admitir muchas combinaciones de framework y procesador. Actualmente, hay imágenes compatibles con TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch y computación de alto rendimiento genérica, con versiones para flujos de trabajo solo con CPU y con GPU.
Para ver una lista de los frameworks disponibles, consulta Elegir una imagen.
Para obtener más información, consulta la documentación de Deep Learning VM.
Usar Máquinas virtuales de aprendizaje profundo
Puedes usar una instancia de máquina virtual de aprendizaje profundo como parte de tu trabajo en Vertex AI. Por ejemplo, puedes desarrollar una aplicación para que se ejecute en una instancia de VM de aprendizaje profundo y aprovechar su capacidad de procesamiento de datos optimizada. También puedes usar una instancia de máquina virtual de aprendizaje profundo como entorno de desarrollo para un sistema de entrenamiento distribuido autogestionado.
Puedes crear instancias de VM de aprendizaje profundo en la página de Cloud Marketplace de VM de aprendizaje profundo de la Google Cloud consola.
Ve a la página de Cloud Marketplace de Deep Learning VM.
Contenedores de aprendizaje profundo
Información general
Deep Learning Containers es un conjunto de contenedores Docker con frameworks, bibliotecas y herramientas de ciencia de datos clave preinstalados. Estos contenedores te ofrecen entornos coherentes con rendimiento optimizado que te permiten crear prototipos de flujos de trabajo y desplegarlos rápidamente.
Para obtener más información, consulta la documentación de los contenedores de aprendizaje profundo.
Usar contenedores de aprendizaje profundo
Puedes usar una instancia de Deep Learning Containers como parte de tu trabajo en Vertex AI. Por ejemplo, los contenedores precompilados disponibles en Vertex AI son contenedores de aprendizaje profundo integrados.
También puedes crear tu modelo de Vertex AI como una aplicación basada en contenedores personalizados para desplegarlo en un entorno coherente y ejecutarlo donde sea necesario.
Para empezar a crear tu propio contenedor personalizado, sigue estos pasos:
Elige una de las imágenes de contenedor disponibles.
Consulta la documentación pertinente de Vertex AI sobre los requisitos de los contenedores, como Contenedores personalizados para el entrenamiento y Requisitos de los contenedores personalizados para la predicción.
Ten en cuenta estos requisitos y prepárate para modificar tu contenedor en consecuencia.
Crea una instancia local de Deep Learning Containers y asegúrate de modificar el contenedor según los requisitos de Vertex AI.
Siguientes pasos
Consulta la introducción a Deep Learning VM para obtener más información sobre las funciones y las capacidades del producto.
Para empezar a usar Deep Learning VM, crea una instancia con Cloud Marketplace o con la línea de comandos.
Consulta la descripción general de los contenedores de aprendizaje profundo para obtener más información sobre las funciones y las capacidades del producto.
Para empezar a usar los contenedores de aprendizaje profundo, crea un contenedor de aprendizaje profundo local.