Escolher uma imagem de máquina virtual

Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

As instâncias de notebooks gerenciados pelo usuário são instâncias de imagens de VM de aprendizado profundo com ambientes de notebook JupyterLab ativados e prontos para uso. Imagens específicas de notebooks gerenciados pelo usuário estão disponíveis para atender à sua escolha de framework e processador. Para encontrar a imagem pretendida, consulte a tabela a seguir.

Escolher uma família de imagens

Para garantir que sua instância use uma família de imagens compatível, crie uma instância fazendo referência a uma família de imagens com -notebooks no nome. A tabela a seguir lista as versões padrão de famílias de imagens, organizadas por tipo de framework. Se você precisar de uma versão de framework específica que não seja mostrada aqui, consulte Listar todas as versões disponíveis.

Framework Processador Nomes de família de imagens
Base 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
tf-ent-2-10-cu113-notebooks
TensorFlow Enterprise 1.x GPU tf-ent-1-15-cu110-notebooks
PyTorch GPU pytorch-1-12-cu113-notebooks
R CPU (experimenta) r-4-1-cpu-experimental-notebooks
Imagens de notebook com uso suspenso Misto 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-ent-2-9-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-1-10-cu110-notebooks
pytorch-1-11-cu113-notebooks
pytorch-1-6-xla-notebooks
pytorch-1-7-xla-notebooks
pytorch-1-8-xla-notebooks
pytorch-1-9-xla-notebooks
pytorch-1-10-xla-notebooks
pytorch-1-11-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
rapids-0-18-gpu-experimental-notebooks

Escolher um sistema operacional

O Debian 10 é o sistema operacional padrão para a maioria dos frameworks. As imagens do Ubuntu 20.04 estão disponíveis para alguns frameworks. As imagens do Ubuntu 20.04 são indicadas pelos sufixos -ubuntu-2004 no nome da família da imagem. Consulte Listar todas as versões disponíveis. O uso das imagens do Debian 9 foi suspenso.

As famílias de imagens PyTorch e TensorFlow Enterprise oferecem suporte a aceleradores de GPU A100.

Imagens do TensorFlow Enterprise

As famílias de imagens do TensorFlow Enterprise oferecem a você uma distribuição do TensorFlow otimizada pelo Google Cloud. Versões específicas da distribuição do TensorFlow Enterprise também incluem suporte de versão de longo prazo. Para mais informações sobre o TensorFlow Enterprise, consulte Visão geral do TensorFlow Enterprise.

Para ajudar a selecionar a imagem com a versão do TensorFlow ou do TensorFlow Enterprise que você quer, a tabela a seguir mostra imagens do TensorFlow disponíveis:

Versão do TensorFlow ou do
TensorFlow Enterprise
Processador Nome da família da imagem Suporte à versão de longo prazo
TensorFlow Enterprise GPU tf-ent-2-10-cu113-notebooks Não incluso
TensorFlow Enterprise 2.9 GPU tf-ent-2-9-cu113-notebooks Não incluso
TensorFlow Enterprise 2.8 GPU tf-ent-2-8-cu113-notebooks Incluso
TensorFlow Enterprise 2.7 GPU tf-ent-2-7-cu113-notebooks Não incluso
TensorFlow Enterprise 2.6 GPU tf-ent-2-6-cu110-notebooks Incluso
TensorFlow Enterprise 2.5 GPU tf-ent-2-5-cu110-notebooks Não incluso
TensorFlow 2.4 GPU tf2-2-4-cu110-notebooks Não incluso
TensorFlow Enterprise 2.3 GPU tf-ent-2-3-cu110-notebooks Incluso
TensorFlow GPU tf2-2-2-cu101-notebooks Não incluso
TensorFlow Enterprise 2.1 GPU tf-ent-2-1-cu110-notebooks Incluso
TensorFlow 2.0 GPU tf2-2-0-cu100-notebooks Não incluso
TensorFlow Enterprise 1.15 GPU tf-ent-1-15-cu110-notebooks Incluso
TensorFlow 1.14 GPU tf-1-14-cu100-notebooks Não incluso
TensorFlow 1.13 GPU tf-1-13-cu100-notebooks Não incluso

Imagens experimentais

A tabela de famílias de imagens mostra as famílias de imagens de notebooks gerenciadas pelo usuário que são experimentais. Imagens experimentais são compatíveis com base no melhor esforço e podem não receber atualizações em cada nova versão do framework.

Especificar uma versão de imagem

Quando você usa um nome de família de imagens para criar uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário, é gerada a imagem mais recente dessa versão do framework. Por exemplo, se você criar uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário com base no nome de família tf-ent-1-15-cu110-notebooks, o nome específico da imagem poderá ser como tf-ent-1-15-cu110-notebooks-v20201016.

Para criar várias instâncias de notebooks gerenciados pelo usuário com base na mesma imagem, use o nome da imagem em vez do nome da família.

Para determinar o nome exato da imagem mais recente, execute o seguinte comando usando a Google Cloud CLI no terminal de sua preferência ou no Cloud Shell. Substitua IMAGE_FAMILY pelo nome da família da imagem para a qual você quer o número da versão mais recente.

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

Na saída, procure o campo name e use esse nome de imagem ao criar instâncias.

Exibir todas as versões disponíveis

Se você precisar de uma estrutura específica, versão CUDA ou sistema operacional, pesquise a lista completa de imagens disponíveis. Para listar todas as imagens de notebooks gerenciados pelo usuário disponíveis, use o seguinte comando da CLI gcloud:

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

Os nomes de famílias de imagens são listados no seguinte formato:

FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental)-notebooks

  • FRAMEWORK: a biblioteca de destino
  • VERSION: a versão do framework
  • CUDA_VERSION: a versão da pilha CUDA, se presente.

Por exemplo, uma imagem da família tf-ent-2-8-cu113-notebooks tem o TensorFlow Enterprise 2.8 e CUDA 11.3.

A seguir