Usar o Deep Learning VM Image e o Deep Learning Containers com a Vertex AI

Esta página descreve os principais recursos da VM de aprendizado profundo e dos contêineres de aprendizado profundo, além de ajudar você a entender como é possível usar esses produtos com a Vertex AI.

VM de aprendizado profundo

Visão geral

O Deep Learning VM Images é um conjunto de imagens de máquina virtual otimizadas para tarefas de ciência de dados e machine learning. Todas essas imagens vêm com os principais frameworks e ferramentas de ML pré-instalados. É possível usá-los imediatamente em instâncias com GPUs para acelerar as tarefas de processamento de dados.

As imagens de VM de aprendizado profundo podem aceitar muitas combinações de framework e processador. Atualmente, há imagens compatíveis com o TensorFlow Enterprise, o TensorFlow, o PyTorch e a computação de alto desempenho genérica, com versões para fluxos de trabalho somente de CPU e ativados para GPU.

Para ver uma lista de frameworks disponíveis, consulte Como escolher uma imagem.

Para saber mais, consulte a documentação sobre VMs de aprendizado profundo.

Como usar VMs de aprendizado profundo

Como parte do seu trabalho na Vertex AI, é possível usar uma instância de VM de aprendizado profundo. Por exemplo, você pode desenvolver um aplicativo para ser executado em uma instância de VM de aprendizado profundo para aproveitar o recurso otimizado de processamento de dados. ou usar uma instância de VM de aprendizado profundo como ambiente de desenvolvimento para um sistema de treinamento distribuído autogerenciado.

É possível criar instâncias de VM de aprendizado profundo na página do Cloud Marketplace de VMs de aprendizado profundo no Console do Google Cloud.

Acesse a página do Cloud Marketplace de VM de aprendizado profundo

Deep Learning Containers

Visão geral

Os contêineres de aprendizado profundo são um conjunto de contêineres do Docker com os principais frameworks, bibliotecas e ferramentas de ciência de dados pré-instalados. Esses contêineres oferecem ambientes consistentes e otimizados para desempenho que ajudam a prototipar e implementar fluxos de trabalho rapidamente.

Para saber mais, consulte a documentação Contêineres de aprendizado profundo.

Como usar contêineres de aprendizado profundo

Use uma instância de contêineres de aprendizado profundo como parte do trabalho na Vertex AI. Por exemplo, os contêineres pré-criados disponíveis na Vertex AI são contêineres de aprendizado profundo integrados.

Também é possível criar um modelo da Vertex AI como um aplicativo baseado em contêiner personalizado (em inglês) para implantá-lo em um ambiente consistente e executá-lo onde ele precisar estar.

Para começar a criar seu próprio contêiner personalizado, siga estas etapas:

  1. Escolha uma das imagens de contêiner disponíveis.

  2. Consulte a documentação relevante da Vertex AI sobre os requisitos de contêiner, como Contêineres personalizados para treinamento e Requisitos de contêiner personalizado para previsão.

    Pense nesses requisitos e prepare-se para modificar seu contêiner de acordo.

  3. Crie uma instância local de contêineres de aprendizado profundo e modifique o contêiner de acordo com os requisitos da Vertex AI.

  4. Envie o contêiner para o Artifact Registry.

A seguir