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AI Platform Deep Learning Container sind eine Reihe von Docker-Containern, in denen wichtige Data-Science-Frameworks, -Bibliotheken und -Tools vorinstalliert sind.
Diese Container bieten leistungsoptimierte, konsistente Umgebungen, mit denen Sie schnell Prototypen erstellen und Workflows implementieren können.
Deep Learning Container-Images können so konfiguriert werden, dass sie Folgendes enthalten:
Frameworks:
TensorFlow
PyTorch
R
scikit-learn
XGBoost
Python, einschließlich dieser Pakete:
numpy
sklearn
scipy
pandas
nltk
Kissen
fairness-indicators für Deep Learning Container-Instanzen mit TensorFlow 2.3 und 2.4
viele andere
Nvidia-Pakete mit dem neuesten Nvidia-Treiber für GPU-fähige Instanzen:
CUDA 10.*, 11.* und 12.* (die Version hängt vom Framework ab)
CuDNN 7.* und NCCL 2.* (die Version hängt von der CUDA-Version ab)
JupyterLab
Hugging Face-Frameworks und ‑Bibliotheken:
Toolkit zur Inferenz der Textgenerierung
Toolkit für die Text-Embedding-Inferenz
Transformer-Bibliothek
Sentence Transformers-Bibliothek
Bibliothek für Diffusoren
Model Garden-Container
vLLM-Bibliothek
Community-Support
Sie können auf Stack Overflow Fragen zu Deep Learning Container stellen oder der Google-Gruppe google-dl-platform beitreten, um über Deep Learning Container zu diskutieren.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-04-03 (UTC)."],[[["Deep Learning Containers are Docker containers that come pre-installed with essential data science frameworks, libraries, and tools."],["These containers are designed to offer consistent, performance-optimized environments to accelerate the prototyping and implementation of workflows."],["Pre-installed software includes frameworks like TensorFlow, PyTorch, R, scikit-learn, XGBoost, as well as various Python packages and Nvidia packages."],["Deep Learning Containers also include Hugging Face frameworks and libraries such as the Text Generation Inference toolkit, and the Transformers library."],["Community support is available via Stack Overflow or the google-dl-platform Google group for questions and discussions about Deep Learning Containers."]]],[]]
