Scelta di un'immagine VM

Le istanze di notebook gestite dall'utente sono Deep Learning VM Images istanze con ambienti di notebook JupyterLab abilitati e pronti per l'uso. Sono disponibili immagini specifiche dei blocchi note gestiti dall'utente in base alla tua scelta di framework e processore. Per trovare l'immagine che ti interessa, consulta la tabella seguente.

Scegli una famiglia di immagini

Per assicurarti che l'istanza utilizzi una famiglia di immagini supportata, crea un'istanza facendo riferimento a una famiglia di immagini con -notebooks nel nome. La tabella seguente elenca le versioni predefinite delle famiglie di immagini, organizzate per tipo di framework. Se hai bisogno di una versione specifica del framework che non è mostrata qui, consulta la sezione Versioni del framework supportate.

Framework Processore Nomi delle famiglie di immagini
Livelli 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 (sperimentale) r-4-1-cpu-experimental-notebooks

Scegli un sistema operativo

Debian 11 è il sistema operativo predefinito per la maggior parte dei framework. Le immagini Ubuntu 22.04 sono disponibili per alcuni framework. Le immagini di Ubuntu 22.04 sono indicate dai suffissi -ubuntu-2204 nel nome della famiglia di immagini (vedi Elenco di tutte le versioni disponibili). Le immagini Debian 10 e Debian 9 sono deprecate.

Le famiglie di immagini PyTorch e TensorFlow Enterprise supportano gli acceleratori GPU A100.

Immagini di TensorFlow Enterprise

Le famiglie di immagini TensorFlow Enterprise forniscono una distribuzione ottimizzata di TensorFlow in Google Cloud. Per saperne di più su TensorFlow Enterprise, incluse le versioni supportate, consulta la panoramica di TensorFlow Enterprise.

Immagini sperimentali

La tabella delle famiglie di immagini mostra le famiglie di immagini dei blocchi note gestiti dall'utente sperimentali. Le immagini sperimentali sono supportate secondo il criterio del massimo impegno e potrebbero non ricevere aggiornamenti a ogni nuova release del framework.

Specifica una versione dell'immagine

Quando utilizzi un nome di famiglia di immagini per creare un'istanza di notebook gestita dall'utente, ottieni l'immagine più recente di quella versione del framework. Ad esempio, se crei un'istanza di notebook gestita dall'utente basata sul nome della famiglia tf-ent-2-13-cu113-notebooks, il nome dell'immagine specifica potrebbe essere tf-ent-2-13-cu113-notebooks-v20230716.

Per creare più istanze di notebook gestite dall'utente in base alla stessa immagine, utilizza il nome dell'immagine anziché il nome della famiglia di immagini.

Per determinare il nome esatto dell'immagine più recente, esegui il seguente comando utilizzando Google Cloud CLI nel terminale che preferisci o in Cloud Shell. Sostituisci IMAGE_FAMILY con il nome della famiglia di immagini per la quale vuoi il numero della versione più recente.

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

Nell'output, cerca il campo name e utilizza il nome dell'immagine quando crei le istanze.

Versioni del framework supportate

Vertex AI supporta ogni versione del framework in base a una pianificazione per minimizzare le vulnerabilità di sicurezza. Esamina le norme relative al ritiro del supporto del framework Vertex AI per comprendere le implicazioni delle date di ritiro del supporto e di fine disponibilità.

Se hai bisogno di un framework o di una versione CUDA specifici, consulta le tabelle seguenti. Per trovare un VERSION_DATE specifico per un'immagine, consulta Elenco delle versioni disponibili.

Versioni di base

Versione framework ML Versione attuale della patch Acceleratori supportati Data di fine del patch e del supporto Data di fine disponibilità Nome famiglia immagini
Base-CPU (Python 3.10 / Debian 11) Non applicabile (N/A) Solo CPU 1° luglio 2024 1° luglio 2025 common-cpu-VERSION_DATE-debian-11
Base-cu122 (Python 3.10) CUDA 12.2 GPU (CUDA 12.2) 8 gennaio 2025 8 gennaio 2026 common-cu122-VERSION_DATE-debian-11-py310
Base-cu121 (Python 3.10) CUDA 12.1 GPU (CUDA 12.1) 28 febbraio 2024 28 febbraio 2025 common-cu121-VERSION_DATE-debian-11-py310
Base-cu118 (Python 3.10) CUDA 11.8 GPU (CUDA 11.8) 1° luglio 2024 1° luglio 2025 common-cu118-VERSION_DATE-debian-11-py310
Base-cu113 (Python 3.10) CUDA 11.3 GPU (CUDA 11.3) 1° gennaio 2024 1° gennaio 2025 common-cu113-VERSION_DATE-debian-11-py310
Base-cu113 (Python 3.7) CUDA 11.3 GPU (CUDA 11.3) 18 settembre 2023 18 settembre 2024 common-cu113-VERSION_DATE-py37
Base-cu110 (Python 3.7) CUDA 11.0 GPU (CUDA 11.0) 18 settembre 2023 18 settembre 2024 common-cu110-VERSION_DATE-py37
Base-CPU (Python 3.7) Non applicabile (N/A) Solo CPU 18 settembre 2023 18 settembre 2024 common-cpu-VERSION_DATE-debian-10

Versioni di TensorFlow

Versione framework ML Versione attuale della patch Acceleratori supportati Data di fine del patch e del supporto Data di fine disponibilità Nome famiglia immagini
2.17 (Python 3.10) 2.17.0 Solo CPU 11 luglio 2025 11 luglio 2026 tf-2-17-cpu-VERSION_DATE-py310
2.17 (Python 3.10) 2.17.0 GPU (CUDA 12.3) 11 luglio 2025 11 luglio 2026 tf-2-17-cu123-VERSION_DATE-py310
2.16 (Python 3.10) 2.16.2 Solo CPU 28 giugno 2025 28 giugno 2026 tf-2-16-cpu-VERSION_DATE-py310
2.16 (Python 3.10) 2.16.2 GPU (CUDA 12.3) 28 giugno 2025 28 giugno 2026 tf-2-16-cu123-VERSION_DATE-py310
2.15 (Python 3.10) 2.15.0 Solo CPU 14 novembre 2024 14 novembre 2025 tf-2-15-cpu-VERSION_DATE-py310
2.15 (Python 3.10) 2.15.0 GPU (CUDA 12.1) 14 novembre 2024 14 novembre 2025 tf-2-15-cu121-VERSION_DATE-py310
2.14 (Python 3.10) 2.14.0 Solo CPU 26 settembre 2024 26 settembre 2025 tf-2-14-cpu-VERSION_DATE-py310
2.14 (Python 3.10) 2.14.0 GPU (CUDA 11.8) 26 settembre 2024 26 settembre 2025 tf-2-14-cu118-VERSION_DATE-py310
2.13 (Python 3.10) 2.13.0 Solo CPU 5 luglio 2024 5 luglio 2025 tf-2-13-cpu-VERSION_DATE-py310
2.13 (Python 3.10) 2.13.0 GPU (CUDA 11.8) 5 luglio 2024 5 luglio 2025 tf-2-13-cu118-VERSION_DATE-py310
2.12 (Python 3.10) 2.12.0 Solo CPU 30 giugno 2024 30 giugno 2025 tf-2-12-cpu-VERSION_DATE-py310
2.12 (Python 3.10) 2.12.0 GPU (CUDA 11.8) 18 gennaio 2024 18 gennaio 2025 tf-2-12-cu113-VERSION_DATE-py310
2.11 (Python 3.10) 2.11.0 Solo CPU 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-11-cpu-VERSION_DATE-py310
2.11 (Python 3.10) 2.11.0 GPU (CUDA 11.3) 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-11-cu113-VERSION_DATE-py310
2.11 2.11.0 Solo CPU 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-11-cpu-VERSION_DATE-py37
2.11 2.11.0 GPU (CUDA 11.3) 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-11-cu113-VERSION_DATE-py37
2.10 2.10.1 Solo CPU 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-10-cpu-VERSION_DATE-py37
2.10 2.10.1 GPU (CUDA 11.3) 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-10-cu113-VERSION_DATE-py37
2,9 2.9.3 Solo CPU 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-9-cpu-VERSION_DATE-py37
2,9 2.9.3 GPU (CUDA 11.3) 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-9-cu113-VERSION_DATE-py37
2,8 2.8.4 Solo CPU 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-8-cpu-VERSION_DATE-py37
2,8 2.8.4 GPU (CUDA 11.3) 15 novembre 2023 15 novembre 2024 tf-2-8-cu113-VERSION_DATE-py37
2.6 (py39) 2.6.5 Solo CPU 1° settembre 2023 1° settembre 2024 tf-2-6-cpu-VERSION_DATE-py39
2.6 (py39) 2.6.5 GPU (CUDA 11.3) 1° settembre 2023 1° settembre 2024 tf-2-6-cu110-VERSION_DATE-py39
2.6 (py37) 2.6.5 Solo CPU 18 settembre 2023 18 settembre 2024 tf-2-6-cpu-VERSION_DATE-py37
2.6 (py37) 2.6.5 GPU (CUDA 11.3) 18 settembre 2023 18 settembre 2024 tf-2-6-cu110-VERSION_DATE-py37
2.3 2.3.4 Solo CPU 1° settembre 2023 1° settembre 2024 tf-2-3-cpu
2.3 2.3.4 GPU (CUDA 11.3) 1° settembre 2023 1° settembre 2024 tf-2-3-cu110-VERSION_DATE

Versioni di PyTorch

Versione framework ML Versione attuale della patch Acceleratori supportati Data di fine del patch e del supporto Data di fine disponibilità Nome famiglia immagini
2.2 (Python 3.10) 2.2.0 CUDA 12.1 30 gennaio 2025 30 gennaio 2026 pytorch-2-2-VERSION_DATE-py310
2.1 (Python 3.10) 2.1.0 CUDA 12.1 4 ott 2024 4 ottobre 2025 pytorch-2-1-VERSION_DATE-py310
2.0 (Python 3.10) 2.0.0 CUDA 11.8 15 marzo 2024 15 marzo 2025 pytorch-2-0-VERSION_DATE-py310
1.13 (Python 3.10) 1.13.1 CUDA 11.3 8 dicembre 2023 8 dicembre 2024 pytorch-1-13-VERSION_DATE-py310
1,13 1.13.1 CUDA 11.3 8 dicembre 2023 8 dicembre 2024 pytorch-1-13-VERSION_DATE-py37
1,12 1.12.1 CUDA 11.3 1° settembre 2023 1° settembre 2024 pytorch-1-12-VERSION_DATE-py310

Elenca tutte le versioni disponibili utilizzando gcloud CLI

Puoi anche elencare tutte le immagini Vertex AI disponibili utilizzando il seguente comando gcloud CLI:

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

I nomi delle famiglie di immagini sono elencati nel seguente formato:

FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental)-notebooks

  • FRAMEWORK: la raccolta di destinazione
  • VERSION: la versione del framework
  • CUDA_VERSION: la versione dello stack CUDA, se presente.

Ad esempio, un'immagine della famigliatf-ent-2-13-cu113-notebooks ha TensorFlow Enterprise 2.13 e CUDA 11.3.

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