仮想マシンイメージを選択する

ユーザー管理ノートブック インスタンスは、有効になっており直ちに使用できる JupyterLab ノートブック環境を備えた Deep Learning VM Image インスタンスです。フレームワークとプロセッサの組み合わせに応じて、特定のユーザー管理のノートブック イメージを使用できます。次の表を確認して、必要なイメージを見つけてください。

イメージ ファミリーを決定する

サポートされているイメージ ファミリーをインスタンスで使用するには、名前に -notebooks が含まれているイメージ ファミリーを指定して、インスタンスを作成します。次の表に、イメージ ファミリーのデフォルト バージョンの一覧をフレームワーク タイプ別に示します。ここに記載されていない特定のフレームワーク バージョンが必要な場合は、サポートされているフレームワーク バージョンをご覧ください。

フレームワーク プロセッサ イメージ ファミリー名
ベース GPU common-cu110-notebooks
common-cu113-notebooks
common-cu118-notebooks
common-cu121-notebooks
CPU common-cpu-notebooks
TensorFlow Enterprise GPU tf-ent-2-13-cu113-notebooks
PyTorch GPU pytorch-2-2-cu121-notebooks
R CPU（試験運用版） r-4-1-cpu-experimental-notebooks

オペレーティング システムを選択する

ほとんどのフレームワークで Debian 11 がデフォルト OS です。Ubuntu 22.04 イメージは、一部のフレームワークで使用できます。Ubuntu 22.04 イメージは、イメージ ファミリー名の -ubuntu-2204 サフィックスで表されます（利用可能なすべてのバージョンのリストをご覧ください）。Debian 10 イメージと Debian 9 イメージは非推奨になりました。

PyTorch と TensorFlow Enterprise のイメージ ファミリーは、A100 GPU アクセラレータをサポートしています。

TensorFlow Enterprise イメージ

TensorFlow Enterprise イメージ ファミリーは、Google Cloud 向けに最適化された TensorFlow ディストリビューションを提供します。サポートされているバージョンなど、TensorFlow Enterprise の詳細については、TensorFlow Enterprise の概要をご覧ください。

試験運用版イメージ

イメージ ファミリーの表に、試験運用版のユーザー管理ノートブック イメージ ファミリーを示します。試験運用版のイメージはベスト エフォート ベースでサポートされます。また、フレームワークのリリースに合わせてアップデートされない場合があります。

イメージのバージョンを指定する

イメージ ファミリー名を使用してユーザー管理のノートブック インスタンスを作成すると、そのバージョンのフレームワークの最新イメージが取得されます。たとえば、ファミリー名 tf-ent-2-13-cu113-notebooks に基づいてユーザー管理のノートブック インスタンスを作成すると、具体的なイメージ名は tf-ent-2-13-cu113-notebooks-v20230716 のようになります。

まったく同じイメージで複数のユーザー管理のノートブック インスタンスを作成するには、イメージ ファミリー名ではなくイメージ名を使用します。

最新のイメージの正確な名前を確認するには、任意のターミナルまたは Cloud Shell で Google Cloud CLI を使用します。IMAGE_FAMILY は、最新のバージョン番号を取得するイメージ ファミリー名に置き換えます。

gcloud compute images describe-from-family IMAGE_FAMILY \
    --project deeplearning-platform-release

出力で name フィールドを探します。インスタンスを作成するときにそのイメージ名を使用します。

サポートされているフレームワーク バージョン

Vertex AI は、セキュリティの脆弱性を最小限に抑えるため、スケジュールに基づいて各フレームワーク バージョンをサポートします。Vertex AI フレームワークのサポート ポリシーを確認して、サポート終了日と利用可能期間に与える影響を確認してください。

特定のフレームワークまたは CUDA バージョンが必要な場合は、次の表をご覧ください。イメージの特定の VERSION_DATE を確認するには、利用可能なバージョンのリストをご覧ください。

基本バージョン

ML フレームワークのバージョン 現在のパッチ バージョン サポートされているアクセラレータ パッチとサポート終了日 有効期間の終了日 イメージ ファミリー名
Base-CPU（Python 3.10 / Debian 11） 該当なし CPU のみ 2024 年 7 月 1 日 2025 年 7 月 1 日 common-cpu-VERSION_DATE-debian-11
Base-cu121（Python 3.10） CUDA 12.1 GPU（CUDA 12.1） 2024 年 2 月 28 日 2025 年 2 月 28 日 common-cu121-VERSION_DATE-debian-11-py310
Base-cu118（Python 3.10） CUDA 11.8 GPU（CUDA 11.8） 2024 年 7 月 1 日 2025 年 7 月 1 日 common-cu118-VERSION_DATE-debian-11-py310
Base-cu113（Python 3.10） CUDA 11.3 GPU（CUDA 11.3） 2024 年 1 月 1 日 2025 年 1 月 1 日 common-cu113-VERSION_DATE-debian-11-py310
Base-cu113（Python 3.7） CUDA 11.3 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 9 月 18 日 2024 年 9 月 18 日 common-cu113-VERSION_DATE-py37
Base-cu110（Python 3.7） CUDA 11.0 GPU（CUDA 11.0） 2023 年 9 月 18 日 2024 年 9 月 18 日 common-cu110-VERSION_DATE-py37
Base-CPU（Python 3.7） 該当なし CPU のみ 2023 年 9 月 18 日 2024 年 9 月 18 日 common-cpu-VERSION_DATE-debian-10

TensorFlow のバージョン

ML フレームワークのバージョン 現在のパッチ バージョン サポートされているアクセラレータ パッチとサポート終了日 有効期間の終了日 イメージ ファミリー名
2.15（Python 3.10） 2.15.0 CPU のみ 2024 年 11 月 14 日 2025 年 11 月 14 日 tf-2-15-cpu-VERSION_DATE-py310
2.15（Python 3.10） 2.15.0 GPU（CUDA 12.1） 2024 年 11 月 14 日 2025 年 11 月 14 日 tf-2-15-cu121-VERSION_DATE-py310
2.14（Python 3.10） 2.14.0 CPU のみ 2024 年 9 月 26 日 2025 年 9 月 26 日 tf-2-14-cpu-VERSION_DATE-py310
2.14（Python 3.10） 2.14.0 GPU（CUDA 11.8） 2024 年 9 月 26 日 2025 年 9 月 26 日 tf-2-14-cu118-VERSION_DATE-py310
2.13（Python 3.10） 2.13.0 CPU のみ 2024 年 7 月 5 日 2025 年 7 月 5 日 tf-2-13-cpu-VERSION_DATE-py310
2.13（Python 3.10） 2.13.0 GPU（CUDA 11.8） 2024 年 7 月 5 日 2025 年 7 月 5 日 tf-2-13-cu118-VERSION_DATE-py310
2.12（Python 3.10） 2.12.0 CPU のみ 2024 年 6 月 30 日 2025 年 6 月 30 日 tf-2-12-cpu-VERSION_DATE-py310
2.12（Python 3.10） 2.12.0 GPU（CUDA 11.8） 2024 年 1 月 18 日 2025 年 1 月 18 日 tf-2-12-cu113-VERSION_DATE-py310
2.11（Python 3.10） 2.11.0 CPU のみ 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-11-cpu-VERSION_DATE-py310
2.11（Python 3.10） 2.11.0 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-11-cu113-VERSION_DATE-py310
2.11 2.11.0 CPU のみ 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-11-cpu-VERSION_DATE-py37
2.11 2.11.0 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-11-cu113-VERSION_DATE-py37
2.10 2.10.1 CPU のみ 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-10-cpu-VERSION_DATE-py37
2.10 2.10.1 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-10-cu113-VERSION_DATE-py37
2.9 2.9.3 CPU のみ 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-9-cpu-VERSION_DATE-py37
2.9 2.9.3 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-9-cu113-VERSION_DATE-py37
2.8 2.8.4 CPU のみ 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-8-cpu-VERSION_DATE-py37
2.8 2.8.4 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 11 月 15 日 2024 年 11 月 15 日 tf-2-8-cu113-VERSION_DATE-py37
2.6（py39） 2.6.5 CPU のみ 2023 年 9 月 1 日 2024 年 9 月 1 日 tf-2-6-cpu-VERSION_DATE-py39
2.6（py39） 2.6.5 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 9 月 1 日 2024 年 9 月 1 日 tf-2-6-cu110-VERSION_DATE-py39
2.6（py37） 2.6.5 CPU のみ 2023 年 9 月 18 日 2024 年 9 月 18 日 tf-2-6-cpu-VERSION_DATE-py37
2.6（py37） 2.6.5 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 9 月 18 日 2024 年 9 月 18 日 tf-2-6-cu110-VERSION_DATE-py37
2.3 2.3.4 CPU のみ 2023 年 9 月 1 日 2024 年 9 月 1 日 tf-2-3-cpu
2.3 2.3.4 GPU（CUDA 11.3） 2023 年 9 月 1 日 2024 年 9 月 1 日 tf-2-3-cu110-VERSION_DATE

PyTorch のバージョン

ML フレームワークのバージョン 現在のパッチ バージョン サポートされているアクセラレータ パッチとサポート終了日 有効期間の終了日 イメージ ファミリー名
2.2（Python 3.10） 2.2.0 CUDA 12.1 2025 年 1 月 30 日 2026 年 1 月 30 日 pytorch-2-2-VERSION_DATE-py310
2.1（Python 3.10） 2.1.0 CUDA 12.1 2024 年 10 月 4 日 2025 年 10 月 4 日 pytorch-2-1-VERSION_DATE-py310
2.0（Python 3.10） 2.0.0 CUDA 11.8 2024 年 3 月 15 日 2025 年 3 月 15 日 pytorch-2-0-VERSION_DATE-py310
1.13（Python 3.10） 1.13.1 CUDA 11.3 2023 年 12 月 8 日 2024 年 12 月 8 日 pytorch-1-13-VERSION_DATE-py310
1.13 1.13.1 CUDA 11.3 2023 年 12 月 8 日 2024 年 12 月 8 日 pytorch-1-13-VERSION_DATE-py37
1.12 1.12.1 CUDA 11.3 2023 年 9 月 1 日 2024 年 9 月 1 日 pytorch-1-12-VERSION_DATE-py310

gcloud CLI を使用して利用可能なすべてのバージョンを一覧取得する

次の gcloud CLI コマンドを使用すると、使用可能なすべての Vertex AI イメージを一覧取得できます。

gcloud compute images list \
    --project deeplearning-platform-release | grep notebooks

イメージ ファミリー名は次の形式で表示されます。

FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental)-notebooks

  • FRAMEWORK: ターゲット ライブラリ
  • VERSION: フレームワークのバージョン
  • CUDA_VERSION: CUDA スタックのバージョン（存在する場合）。

たとえば、ファミリー tf-ent-2-13-cu113-notebooks からのイメージには TensorFlow Enterprise 2.13 と CUDA 11.3 があります。

次のステップ