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-notebookscommon-cu113-notebooks
|
| CPU | common-cpu-notebooks |
|
| TensorFlow Enterprise 2.x | GPU | tf-ent-2-1-cu110-notebookstf-ent-2-3-cu110-notebookstf-ent-2-6-cu110-notebookstf-ent-2-8-cu113-notebookstf-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-notebookscommon-cu101-notebookstf2-2-0-cu100-notebookstf2-2-2-cu101-notebookstf2-2-4-cu110-notebookstf-ent-2-5-cu110-notebookstf-ent-2-7-cu113-notebookstf-ent-2-9-cu113-notebookstf-1-13-cu100-notebookstf-1-14-cu100-notebookspytorch-1-1-cu100-notebookspytorch-1-2-cu100-notebookspytorch-1-3-cu100-notebookspytorch-1-4-cu101-notebookspytorch-1-6-cu110-notebookspytorch-1-7-cu110-notebookspytorch-1-8-cu110-notebookspytorch-1-9-cu110-notebookspytorch-1-10-cu110-notebookspytorch-1-11-cu113-notebookspytorch-1-6-xla-notebookspytorch-1-7-xla-notebookspytorch-1-8-xla-notebookspytorch-1-9-xla-notebookspytorch-1-10-xla-notebookspytorch-1-11-xla-notebooksr-3-5-cpu-experimental-notebooksr-3-6-cpu-experimental-notebooksrapids-0-7-gpu-experimental-notebooksrapids-0-12-gpu-experimental-notebooksrapids-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 destinoVERSION: a versão do frameworkCUDA_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
- Use o Console do Google Cloud para criar uma instância de notebooks gerenciado pelo usuário com propriedades padrão.
- Use a Google Cloud CLI para criar uma instância de notebooks gerenciado pelo usuário
- Saiba mais sobre instâncias de VM de aprendizado profundo.