Os contêineres de aprendizado profundo são um conjunto de contêineres do Docker com os principais frameworks, bibliotecas e ferramentas de ciência de dados pré-instalados. Esses contêineres oferecem ambientes consistentes e otimizados para desempenho que ajudam a prototipar e implementar fluxos de trabalho rapidamente.
Para saber mais sobre contêineres, consulte Contêineres no Google.
Software pré-instalado
As imagens do Deep Learning Containers podem ser configuradas para incluir o seguinte:
Frameworks:
- TensorFlow
- PyTorch
- R
- scikit-learn
- XGBoost
Python, incluindo estes pacotes:
- numpy
- sklearn
- scipy
- pandas
- nltk
- pillow
- indicadores de imparcialidade para instâncias do Deep Learning Containers do TensorFlow 2.3 e 2.4
- muitos outros
Pacotes da Nvidia com o driver mais recente dela para instâncias com GPU:
- CUDA 10.*, 11.* e 12.* (a versão depende do framework)
- CuDNN 7.* e NCCL 2.* (a versão depende da versão CUDA)
JupyterLab
Frameworks e bibliotecas do Hugging Face:
- Kit de ferramentas de inferência de geração de texto
- Kit de ferramentas de inferência de embeddings de texto
- Biblioteca Transformers
- Biblioteca Sentence Transformers
- Biblioteca de difusores
Contêineres do Model Garden
- Biblioteca vLLM
Suporte da comunidade
Faça uma pergunta sobre os contêineres de aprendizado profundo no Stack Overflow ou participe do grupo do Google google-dl-platform para conversar sobre esse recurso.
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A seguir
Consulte os guias de instruções para dar os primeiros passos com o Deep Learning Containers. Eles fornecem instruções sobre como criar e trabalhar com contêineres de aprendizado profundo.