仮想マシン(VM)イメージを選択する

ユーザー管理のノートブック インスタンスは、JupyterLab ノートブック環境が有効になっており、直ちに使用を開始できる 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 ファミリーの決定

どのユーザー管理のノートブック イメージ ファミリーを使用するかは、ニーズによって決まります。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。名前に -notebook 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すれば、そのインスタンスがサポートされているイメージ ファミリーであることを保証できます。ここに示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、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。

フレームワーク プロセッサ イメージ ファミリー名
基本 GPU common-cu100-notebooks
common-cu101-notebooks
common-cu110-notebooks
CPU common-cpu-notebooks
TensorFlow Enterprise 2.x GPU tf2-ent-2-1-cu110-notebooks
tf2-ent-2-3-cu110-notebooks
tf2-ent-2-6-cu110-notebooks
TensorFlow Enterprise 1.x GPU tf-ent-1-15-cu110-notebooks
PyTorch GPU pytorch-1-9-cu110-notebooks
PyTorch XLA TPU / GPU / CPU(試験運用版) pytorch-1-9-xla-notebooks
R CPU(試験運用版) r-4-0-cpu-experimental-notebooks
RAPIDS GPU(試験運用版) rapids-0-18-gpu-experimental-notebooks
サポートが終了したノートブック イメージ 混合 tf2-2-0-cu100-notebooks
tf2-2-2-cu101-notebooks
tf2-2-4-cu110-notebooks
tf2-ent-2-5-cu110-notebooks
tf-1-13-cu100-notebooks
tf-1-14-cu100-notebooks
pytorch-1-1-cu100-notebooks
pytorch-1-2-cu100-notebooks
pytorch-1-3-cu100-notebooks
pytorch-1-4-cu101-notebooks
pytorch-1-6-cu110-notebooks
pytorch-1-7-cu110-notebooks
pytorch-1-8-cu110-notebooks
pytorch-1-6-xla-notebooks
pytorch-1-7-xla-notebooks
pytorch-1-8-xla-notebooks
r-3-5-cpu-experimental-notebooks
r-3-6-cpu-experimental-notebooks
rapids-0-7-gpu-experimental-notebooks
rapids-0-12-gpu-experimental-notebooks

オペレーティング システムの選択

ほとんどのフレームワークで、Debian 10 がデフォルトの OS です。Ubuntu 18.04 イメージは、一部のフレームワークで使用できます。これらは、イメージ ファミリー名の -ubuntu-1804 接尾辞で示されます(すべての利用可能なバージョンのリストをご覧ください)。Debian 9 イメージはサポートが終了しました。

PyTorch と TensorFlow Enterprise(tf-enttf2-ent)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。TensorFlow Enterprise ディストリビューションの特定のバージョンには長期的なバージョン サポートも含まれています。TensorFlow Enterprise の詳細については、TensorFlow Enterprise の概要をご覧ください。

次の表に使用可能な TensorFlow イメージを示します。この表を参考にして、必要な TensorFlow または TensorFlow Enterprise のバージョンを含むイメージを選択してください。

TensorFlow または TensorFlow Enterprise のバージョン プロセッサ イメージ ファミリー名 長期的なバージョン サポート
TensorFlow Enterprise 2.6 GPU tf2-ent-2-6-cu110-notebooks 含まれています
TensorFlow Enterprise 2.5 GPU tf2-ent-2-5-cu110-notebooks 含まれていません
TensorFlow 2.4 GPU tf2-2-4-cu110-notebooks 含まれていません
TensorFlow Enterprise 2.3 GPU tf2-ent-2-3-cu110-notebooks 含まれています
TensorFlow 2.2 GPU tf2-2-2-cu101-notebooks 含まれていません
TensorFlow Enterprise 2.1 GPU tf2-ent-2-1-cu110-notebooks 含まれています
TensorFlow 2.0 GPU tf2-2-0-cu100-notebooks 含まれていません
TensorFlow Enterprise 1.15 GPU tf-ent-1-15-cu110-notebooks 含まれています
TensorFlow 1.14 GPU tf-1-14-cu100-notebooks 含まれていません
TensorFlow 1.13 GPU tf-1-13-cu100-notebooks 含まれていません

試験運用版イメージ

イメージ ファミリーの表に示されているように、ユーザー管理のノートブック イメージ ファミリーの中には試験運用版のものがあります。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 バージョンの指定

イメージ ファミリー名に基づいて新しい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を取得できます。たとえば、ファミリー名 tf-ent-1-15-cu110-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-1-15-cu110-notebooks-v20201016 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、gcloud コマンドライン ツールで次のコマンドを使用します。IMAGE_FAMILY は、最新のバージョン番号を確認するイメージ 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。新しいインスタンスを作成するときに、このフィールドのイメージ名を使用します。

利用可能なすべてのバージョンのリスト

特定のフレームワーク、CUDA バージョン、オペレーティング システムが必要な場合は、使用可能なイメージの完全なリストを検索できます。使用可能なすべてのユーザー管理のノートブック イメージを一覧表示するには、次の gcloud ツールコマンドを使用します。

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

イメージ ファミリーの形式は FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental)-notebooks のようになります。FRAMEWORK はターゲット ライブラリ、VERSION はフレームワーク バージョン、CUDA_VERSION は CUDA スタックのバージョン(存在する場合)です。

たとえば、ファミリー tf2-ent-2-3-cu110-notebooks からのイメージには TensorFlow Enterprise 2.3 と CUDA 11.0 があります。

次のステップ