仮想マシン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、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
ベース GPU common-cu110-notebooks
common-cu113-notebooks
CPU common-cpu-notebooks
TensorFlow Enterprise 2.x GPU tf-ent-2-1-cu110-notebooks
tf-ent-2-3-cu110-notebooks
tf-ent-2-6-cu110-notebooks
tf-ent-2-8-cu113-notebooks
TensorFlow Enterprise 1.x GPU tf-ent-1-15-cu110-notebooks
PyTorch GPU pytorch-1-10-cu110-notebooks
PyTorch XLA TPU / GPU / CPU(試験運用版) pytorch-1-10-xla-notebooks
R CPU(試験運用版) r-4-1-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 送受信 common-cu100-notebooks
common-cu101-notebooks
tf2-2-0-cu100-notebooks
tf2-2-2-cu101-notebooks
tf2-2-4-cu110-notebooks
tf-ent-2-5-cu110-notebooks
tf-ent-2-7-cu113-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-1-9-cu110-notebooks
pytorch-1-6-xla-notebooks
pytorch-1-7-xla-notebooks
pytorch-1-8-xla-notebooks
pytorch-1-9-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 システムを選択する

Debian 10 は、ほとんどのフレームワークのデフォルト OS です。Ubuntu 20.04 イメージは、一部のフレームワークで使用できます。Ubuntu 20.04 イメージは、イメージ ファミリー名の -ubuntu-2004 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 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。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 2.8 GPU tf-ent-2-8-cu113-notebooks 含まれています
TensorFlow Enterprise 2.7 GPU tf-ent-2-7-cu113-notebooks 含まれていません
TensorFlow Enterprise 2.6 GPU tf-ent-2-6-cu110-notebooks 含まれています
TensorFlow Enterprise 2.5 GPU tf-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 tf-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 tf-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 ファミリーの表には、試験運用版の、ユーザー管理のノートブック イメージ ファミリーが表示されます。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-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 ShellGoogle 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。

利用可能なすべてのバージョンを一覧表示する

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 CLI コマンドを実行します。

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-2-8-cu113-notebooks からのイメージには TensorFlow Enterprise 2.8 と CUDA 11.3 があります。

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