Esta página descreve as principais funcionalidades da VM de aprendizagem avançada e dos contentores de aprendizagem avançada, e ajuda a compreender como pode usar estes produtos com a Vertex AI.
Deep Learning VM
Vista geral
As imagens de VMs de aprendizagem profunda são um conjunto de imagens de máquinas virtuais otimizadas para tarefas de ciência de dados e aprendizagem automática. Todas as imagens incluem as principais ferramentas e frameworks de ML pré-instalados. Pode usá-los imediatamente em instâncias com GPUs para acelerar as suas tarefas de tratamento de dados.
As imagens de VMs de aprendizagem profunda estão disponíveis para suportar muitas combinações de frameworks e processadores. Atualmente, existem imagens que suportam o TensorFlow Enterprise, o TensorFlow, o PyTorch e a computação de alto desempenho genérica, com versões para fluxos de trabalho apenas com CPU e com GPU.
Para ver uma lista das frameworks disponíveis, consulte o artigo Escolher uma imagem.
Para saber mais, consulte a documentação da VM de aprendizagem profunda.
Usar a Deep Learning VM
Pode usar uma instância de VM de aprendizagem avançada como parte do seu trabalho no Vertex AI. Por exemplo, pode desenvolver uma aplicação para ser executada numa instância de VM de aprendizagem avançada para tirar partido da respetiva capacidade de processamento de dados otimizada. Em alternativa, use uma instância de VM de aprendizagem profunda como ambiente de desenvolvimento para um sistema de formação distribuída autogerido.
Pode criar instâncias de VMs de aprendizagem avançada na página Deep Learning VM Cloud Marketplace na Google Cloud consola.
Aceda à página do Deep Learning VM Cloud Marketplace
Deep Learning Containers
Vista geral
Os Deep Learning Containers são um conjunto de contentores Docker com frameworks, bibliotecas e ferramentas de ciência de dados importantes pré-instalados. Estes contentores oferecem-lhe ambientes otimizados em termos de desempenho e consistentes que podem ajudar a criar protótipos e implementar fluxos de trabalho rapidamente.
Para saber mais, consulte a documentação dos Deep Learning Containers.
Usar Deep Learning Containers
Pode usar uma instância dos contentores de aprendizagem profunda como parte do seu trabalho no Vertex AI. Por exemplo, os contentores pré-criados disponíveis no Vertex AI são Deep Learning Containers integrados.
Também pode criar o seu modelo da Vertex AI como uma aplicação baseada num contentor personalizado para ajudar a implementá-lo num ambiente consistente e executá-lo onde quer que seja necessário.
Para começar a criar o seu próprio contentor personalizado, siga estes passos:
Escolha uma das imagens de contentores disponíveis.
Consulte a documentação relevante do Vertex AI sobre os requisitos dos contentores, como Contentores personalizados para preparação e Requisitos dos contentores personalizados para previsão.
Considere estes requisitos e prepare-se para modificar o seu contentor em conformidade.
Crie uma instância local dos Deep Learning Containers, ao mesmo tempo que se certifica de que modifica o contentor de acordo com os requisitos do Vertex AI.
O que se segue?
Leia a Introdução à VM de aprendizagem profunda para saber mais sobre as funcionalidades e as capacidades do produto.
Para começar a usar a VM de aprendizagem profunda, crie uma nova instância usando o Cloud Marketplace ou usando a linha de comandos.
Leia a vista geral dos contentores de aprendizagem profunda para saber mais sobre as funcionalidades e as capacidades do produto.
Para começar a usar os Deep Learning Containers, crie um contentor de aprendizagem avançada local.