Elige una imagen de máquina virtual

Las instancias de notebooks administrados por el usuario son instancias de Deep Learning VM Image que tienen entornos de notebook de JupyterLab habilitados y listos para usar. Las imágenes específicas de los notebooks administrados por el usuario están disponibles para adaptarse al framework y procesador que elijas. Para encontrar la imagen que deseas, consulta la siguiente tabla.

Elige una familia de imágenes

Para asegurarte de que tu instancia use una familia de imágenes compatible, crea una instancia haciendo referencia a una familia de imágenes con -notebooks en el nombre. En la siguiente tabla, se enumeran las versiones predeterminadas de las familias de imágenes organizadas por tipo de framework. Si necesitas una versión de framework específica que no se muestra aquí, consulta Versiones de framework compatibles.

Elige un sistema operativo

Debian 11 es el SO predeterminado para la mayoría de los frameworks. Las imágenes de Ubuntu 22.04 están disponibles para algunos frameworks. Las imágenes de Ubuntu 22.04 se denotan con los sufijos -ubuntu-2204 en el nombre de la familia de imágenes (consulta Enumera todas las versiones disponibles). Las imágenes de Debian 10 y Debian 9 están obsoletas.

Las familias de imágenes de PyTorch y TensorFlow Enterprise admiten los aceleradores de GPU A100.

Imágenes de TensorFlow Enterprise

Las familias de imágenes de TensorFlow Enterprise proporcionan una distribución optimizada de Google Cloud para TensorFlow. Para obtener más información sobre TensorFlow Enterprise, incluidas las versiones compatibles, consulta la Descripción general de TensorFlow Enterprise.

Imágenes experimentales

En la tabla de familias de imágenes, se muestran las familias de imágenes de notebooks administrados por el usuario que son experimentales. Las imágenes experimentales son compatibles en base al mejor esfuerzo y es posible que no reciban actualizaciones en cada versión nueva del framework.

Especifica una versión con imágenes

Cuando usas un nombre de familia de imagen para crear una instancia de notebooks administrados por el usuario, obtienes la imagen más reciente de esa versión del framework. Por ejemplo, si creas una instancia de notebooks administrados por el usuario en función del nombre de la familia tf-ent-2-13-cu113-notebooks, el nombre específico de la imagen podría ser tf-ent-2-13-cu113-notebooks-v20230716.

Para crear varias instancias de notebooks administrados por el usuario basadas en la misma imagen, usa el nombre de la imagen en lugar del nombre de la familia de imágenes.

Para determinar el nombre exacto de la imagen más reciente, ejecuta el siguiente comando mediante la CLI de Google Cloud en tu terminal de preferencia o en Cloud Shell. Reemplaza IMAGE_FAMILY por el nombre de la familia de imágenes de la que deseas el número de versión más reciente.

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

En el resultado, busca el campo name y usa ese nombre de imagen cuando crees instancias.

Versiones de frameworks compatibles

Vertex AI admite cada versión de framework según un programa para minimizar las vulnerabilidades de seguridad. Revisa la política de asistencia del framework de Vertex AI para comprender las implicaciones de las fechas de finalización de la asistencia y de finalización de la disponibilidad.

Si necesitas un framework específico o una versión de CUDA, consulta las siguientes tablas. Para buscar un VERSION_DATE específico para una imagen, consulta Enumera las versiones disponibles.

Versiones de base

Versiones de TensorFlow

Versiones de PyTorch

Genera una lista de todas las versiones disponibles mediante la CLI de gcloud

También puedes crear una lista de todas las imágenes de Vertex AI disponibles con el siguiente comando de gcloud CLI:

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

Los nombres de las familias de imágenes se enumeran en el siguiente formato:

FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental)-notebooks

• FRAMEWORK: La biblioteca de destino
• VERSION: La versión del framework
• CUDA_VERSION: La versión de la pila CUDA, si está presente

Por ejemplo, una imagen de la familia tf-ent-2-13-cu113-notebooks tiene TensorFlow Enterprise 2.13 y CUDA 11.3.

¿Qué sigue?

• Usa la consola de Google Cloud para crear una instancia de notebooks administrados por el usuario con propiedades predeterminadas.
• Usa la CLI de Google Cloud para crear una instancia de notebook administrada por el usuario.
• Obtén más información sobre las instancias de VM de aprendizaje profundo.