将 Deep Learning VM Image 和 Deep Learning Containers 与 Vertex AI 搭配使用

本页面介绍 Deep Learning VM 和 Deep Learning Containers 的主要功能，并帮助您了解如何将这些产品与 Vertex AI 搭配使用。

Deep Learning VM

概览

Deep Learning VM Image 是一组针对数据科学和机器学习任务进行了优化的虚拟机器映像。所有映像都预安装了关键机器学习框架和工具。您可以在配备了 GPU 的实例上开箱即用，从而加快数据处理任务的速度。

Deep Learning VM 映像可用于支持框架和处理器的许多组合。目前有支持 TensorFlow Enterprise、TensorFlow、PyTorch 和通用高性能计算的映像，并且有仅适用于 CPU 和适用于支持 GPU 的工作流的版本。

要查看可用的框架列表，请参阅选择映像。

如需了解详情，请参阅 Deep Learning VM 文档。

使用 Deep Learning VM

在 Vertex AI 中，您可以使用 Deep Learning VM 实例作为工作的一部分。例如，您可以开发一款在 Deep Learning VM 实例上运行的应用，以利用其优化的数据处理功能。或者，将 Deep Learning VM 实例用作自行管理的分布式训练系统的开发环境。

您可以在 Google Cloud 控制台中的 Deep Learning VM Cloud Marketplace 页面上创建 Deep Learning VM 实例。

转到 Deep Learning VM Cloud Marketplace 页面

Deep Learning Containers

概览

Deep Learning Containers 是一组 Docker 容器，其中预安装了关键数据科学框架、库和工具。这些容器可为您提供性能更出色的一致环境，帮助您快速为工作流设计原型并加以实施。

如需了解详情，请参阅 Deep Learning Containers 文档。

使用 Deep Learning Containers

在 Vertex AI 中，您可以使用 Deep Learning Containers 实例作为工作的一部分。例如，Vertex AI 上提供的预构建容器是集成式 Deep Learning Containers 容器。

您还可以将 Vertex AI 模型构建为基于自定义容器的应用，以在一致的环境中进行部署并随处运行。

要开始构建您自己的自定义容器，请按以下步骤操作：

  1. 选择一个可用的容器映像。

  2. 参阅与容器要求相关的 Vertex AI 文档，例如用于训练的自定义容器和用于预测的自定义容器的要求。

    请考虑这些要求，并准备好相应地修改容器。

  3. 创建 Deep Learning Containers 本地实例，同时确保根据 Vertex AI 要求修改容器。

  4. 将容器推送到 Artifact Registry。

后续步骤