יש תמונות ספציפיות של מכונות וירטואליות ללמידה עמוקה שמתאימות לבחירת המסגרת והמעבד שלכם. יש כרגע תמונות שתומכות ב-PyTorch ובמחשוב כללי בעל ביצועים גבוהים, עם גרסאות לתהליכי עבודה שמופעלים על ידי GPU. כדי למצוא את התמונה הרצויה, אפשר לעיין בטבלה שלמטה.
בחירת משפחת תמונות
בוחרים משפחה של תמונות מכונות וירטואליות ללמידה עמוקה על סמך המסגרת והמעבד שדרושים לכם.
בטבלה הבאה מפורטות הגרסאות העדכניות ביותר של משפחות תמונות, לפי סוג המסגרת.
כדי לקבל את הגרסה העדכנית ביותר של תמונה, יוצרים מופע על ידי הפניה למשפחת תמונות עם latest בשם.
אם אתם צריכים גרסה ספציפית של framework, דלגו אל גרסאות framework נתמכות.
| Framework | מעבד מידע | שם המשפחה של התמונה |
|---|---|---|
| תוכנית בסיסית | GPU |
common-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580common-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580 |
| PyTorch | GPU |
pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580 |
בחירת מערכת הפעלה
Ubuntu 22.04 ו-24.04 הן גרסאות נתמכות של מערכת ההפעלה, והתמונות מגיעות עם דרייבר NVIDIA בגרסה 580.
הם מסומנים בסיומות -ubuntu-2204-nvidia-580 ו--ubuntu-2404-nvidia-580 בשם המשפחה של התמונה (ראו רשימה של כל הגרסאות הזמינות).
כל תמונות Debian הוצאו משימוש.
כל התמונות הפעילות תומכות במאיצי GPU מסוג A3 Ultra.
תמונות PyTorch
משפחות תמונות של PyTorch מספקות הפצה מותאמת של PyTorch ו-PyTorch Lightning. Google Cloud
ציון גרסת תמונה
אפשר להשתמש שוב באותה תמונה גם אם התמונה האחרונה חדשה יותר. לדוגמה, אם אתם מנסים ליצור אשכול ורוצים לוודא שכל התמונות שמשמשות ליצירת מופעים חדשים יהיו תמיד זהות. במקרה כזה, לא מומלץ להשתמש בשם של משפחת התמונות, כי אם התמונה העדכנית תעבור עדכון, יהיו לכם תמונות שונות בחלק מהמופעים באשכול.
במקום זאת, אפשר לקבוע מה השם המדויק של התמונה, לשלב את מספר הגרסה ואז להשתמש בתמונה הספציפית הזו כדי ליצור מופעים חדשים באשכול.
כדי לגלות את השם המדויק של התמונה העדכנית ביותר, משתמשים בפקודה הבאה ב-Google Cloud CLI עם הטרמינל המועדף או ב-Cloud Shell. מחליפים את IMAGE_FAMILY בשם של משפחת האימג' שרוצים לברר מה מספר הגרסה העדכנית שלה.
gcloud compute images describe-from-family IMAGE_FAMILY \
--project deeplearning-platform-releaseמחפשים את השדה name בפלט ומשתמשים בשם התמונה שמופיע שם כשיוצרים מופעים חדשים.
גרסאות נתמכות של framework
מכונת Deep Learning VM תומכת בכל גרסת framework על סמך לוח זמנים, כדי לצמצם את נקודות החולשה באבטחה. כדאי לעיין במדיניות התמיכה ב-Deep Learning VM framework כדי להבין את ההשלכות של תאריכי סיום התמיכה וסיום הזמינות.
אם אתם צריכים גרסה ספציפית של CUDA או של מסגרת, תוכלו לעיין בטבלאות הבאות. כדי למצוא VERSION_DATE ספציפי של תמונה, אפשר לעיין במאמר הצגת הגרסאות הזמינות.
גרסאות בסיס
כל התמונות שמבוססות על מעבד הוצאו משימוש.
| גרסת ה-framework של למידת המכונה | גרסת הטלאי הנוכחית | מאיצים נתמכים | תאריך סיום התמיכה והתיקון | תאריך סיום הזמינות | שם משפחה של תמונה |
|---|---|---|---|---|---|
| Base-cu129 (Python 3.12 / Ubuntu 24.04) | CUDA 12.9 | GPU (CUDA 12.9) | 4 באוגוסט 2028 | 4 באוגוסט 2028 | common-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580-VERSION_DATE |
| Base-cu129 (Python 3.12 / Ubuntu 22.04) | CUDA 12.9 | GPU (CUDA 12.9) | 4 באוגוסט 2028 | 4 באוגוסט 2028 | common-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580-VERSION_DATE |
| Base-cu128 (Python 3.10 / Ubuntu 22.04) | CUDA 12.8 | GPU (CUDA 12.8) | 13 באפריל 2026 | 13 באפריל 2027 | common-cu128-ubuntu-2204-nvidia-570-VERSION_DATE |
| מעבד בסיסי (Python 3.10 / Debian 11) | לא רלוונטי | מעבד בלבד | 1 ביולי 2024 | 1 ביולי 2025 | common-cpu-VERSION_DATE-debian-11 |
| Base-cu124 (Python 3.10) | CUDA 12.4 | GPU (CUDA 12.4) | 1 באפריל 2025 | 1 באפריל 2026 | common-cu124-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu123 (Python 3.10) | CUDA 12.3 | GPU (CUDA 12.3) | 19 באוקטובר 2024 | 19 באוקטובר 2025 | common-cu123-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu122 (Python 3.10) | CUDA 12.2 | GPU (CUDA 12.2) | 28 ביוני 2024 | 28 ביוני 2025 | common-cu122-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu121 (Python 3.10) | CUDA 12.1 | GPU (CUDA 12.1) | 28 בפברואר 2024 | 28 בפברואר 2025 | common-cu121-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu118 (Python 3.10) | CUDA 11.8 | GPU (CUDA 11.8) | 1 ביולי 2024 | 1 ביולי 2025 | common-cu118-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu113 (Python 3.10) | CUDA 11.3 | GPU (CUDA 11.3) | 1 בינואר 2024 | 1 בינואר 2025 | common-cu113-VERSION_DATE-debian-11-py310 |
| Base-cu113 (Python 3.7) | CUDA 11.3 | GPU (CUDA 11.3) | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | common-cu113-VERSION_DATE-py37 |
| Base-cu110 (Python 3.7) | CUDA 11.0 | GPU (CUDA 11.0) | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | common-cu110-VERSION_DATE-py37 |
| Base-CPU (Python 3.7) | לא רלוונטי | מעבד בלבד | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | common-cpu-VERSION_DATE-debian-10 |
גרסאות PyTorch
| גרסת ה-framework של למידת המכונה | גרסת הטלאי הנוכחית | מאיצים נתמכים | תאריך סיום התמיכה והתיקון | תאריך סיום הזמינות | שם משפחה של תמונה |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.9 (Python 3.12 / Ubuntu 24.04) | 2.9.0 | CUDA 12.9 | 4 באוגוסט 2028 | 4 באוגוסט 2028 | pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2404-nvidia-580-VERSION_DATE |
| 2.9 (Python 3.12 / Ubuntu 22.04) | 2.9.0 | CUDA 12.9 | 4 באוגוסט 2028 | 4 באוגוסט 2028 | pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580-VERSION_DATE |
| 2.7 (Python 3.10) | 2.7.1 | CUDA 12.8 | 13 באפריל 2026 | 13 באפריל 2027 | pytorch-2-7-cu128-ubuntu-2204-nvidia-570-VERSION_DATE |
| 2.4 (Python 3.10) | 2.4.0 | CUDA 12.4 | 24 ביולי 2025 | 24 ביולי 2026 | pytorch-2-4-VERSION_DATE-py310 |
| 2.3 (Python 3.10) | 2.3.0 | CUDA 12.1 | 24 באפריל 2025 | 24 באפריל 2026 | pytorch-2-3-VERSION_DATE-py310 |
| 2.2 (Python 3.10) | 2.2.0 | CUDA 12.1 | 30 בינואר 2025 | 30 בינואר 2026 | pytorch-2-2-VERSION_DATE-py310 |
| 2.1 (Python 3.10) | 2.1.0 | CUDA 12.1 | Oct 4, 2024 | 4 באוקטובר 2025 | pytorch-2-1-VERSION_DATE-py310 |
| 2.0 (Python 3.10) | 2.0.0 | CUDA 11.8 | 15 במרץ 2024 | 15 במרץ 2025 | pytorch-2-0-VERSION_DATE-py310 |
| 1.13 (Python 3.10) | 1.13.1 | CUDA 11.3 | 8 בדצמבר 2023 | 8 בדצמבר 2024 | pytorch-1-13-VERSION_DATE-py310 |
| 1.13 | 1.13.1 | CUDA 11.3 | 8 בדצמבר 2023 | 8 בדצמבר 2024 | pytorch-1-13-VERSION_DATE-py37 |
| 1.12 | 1.12.1 | CUDA 11.3 | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | pytorch-1-12-VERSION_DATE-py310 |
גרסאות TensorFlow
כל תמונות TensorFlow הוצאו משימוש.
| גרסת ה-framework של למידת המכונה | גרסת הטלאי הנוכחית | מאיצים נתמכים | תאריך סיום התמיכה והתיקון | תאריך סיום הזמינות | שם משפחה של תמונה |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.17 (Python 3.10) | 2.17.0 | מעבד בלבד | 11 ביולי 2025 | 11 ביולי 2026 | tf-2-17-cpu-VERSION_DATE-py310 |
| 2.17 (Python 3.10) | 2.17.0 | GPU (CUDA 12.3) | 11 ביולי 2025 | 11 ביולי 2026 | tf-2-17-cu123-VERSION_DATE-py310 |
| 2.16 (Python 3.10) | 2.16.2 | מעבד בלבד | 28 ביוני 2025 | 28 ביוני 2026 | tf-2-16-cpu-VERSION_DATE-py310 |
| 2.16 (Python 3.10) | 2.16.2 | GPU (CUDA 12.3) | 28 ביוני 2025 | 28 ביוני 2026 | tf-2-16-cu123-VERSION_DATE-py310 |
| 2.15 (Python 3.10) | 2.15.0 | מעבד בלבד | 14 בנובמבר, 2024 | 14 בנובמבר 2025 | tf-2-15-cpu-VERSION_DATE-py310 |
| 2.15 (Python 3.10) | 2.15.0 | GPU (CUDA 12.2) | 14 בנובמבר, 2024 | 14 בנובמבר 2025 | tf-2-15-cu122-VERSION_DATE-py310 |
| 2.14 (Python 3.10) | 2.14.0 | מעבד בלבד | 26 בספטמבר 2024 | 26 בספטמבר 2025 | tf-2-14-cpu-VERSION_DATE-py310 |
| 2.14 (Python 3.10) | 2.14.0 | GPU (CUDA 11.8) | 26 בספטמבר 2024 | 26 בספטמבר 2025 | tf-2-14-cu118-VERSION_DATE-py310 |
| 2.13 (Python 3.10) | 2.13.0 | מעבד בלבד | 5 ביולי 2024 | 5 ביולי 2025 | tf-2-13-cpu-VERSION_DATE-py310 |
| 2.13 (Python 3.10) | 2.13.0 | GPU (CUDA 11.8) | 5 ביולי 2024 | 5 ביולי 2025 | tf-2-13-cu118-VERSION_DATE-py310 |
| 2.12 (Python 3.10) | 2.12.0 | מעבד בלבד | 30 ביוני 2024 | 30 ביוני 2025 | tf-2-12-cpu-VERSION_DATE-py310 |
| 2.12 (Python 3.10) | 2.12.0 | GPU (CUDA 11.8) | 30 ביוני 2024 | 30 ביוני 2025 | tf-2-12-cu113-VERSION_DATE-py310 |
| 2.11 (Python 3.10) | 2.11.0 | מעבד בלבד | 15 בנובמבר 2022 | 15 בנובמבר 2023 | tf-2-11-cpu-VERSION_DATE-py310 |
| 2.11 (Python 3.10) | 2.11.0 | GPU (CUDA 11.3) | 15 בנובמבר 2022 | 15 בנובמבר 2023 | tf-2-11-cu113-VERSION_DATE-py310 |
| 2.11 | 2.11.0 | מעבד בלבד | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-11-cpu-VERSION_DATE-py37 |
| 2.11 | 2.11.0 | GPU (CUDA 11.3) | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-11-cu113-VERSION_DATE-py37 |
| 2.10 | 2.10.1 | מעבד בלבד | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-10-cpu-VERSION_DATE-py37 |
| 2.10 | 2.10.1 | GPU (CUDA 11.3) | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-10-cu113-VERSION_DATE-py37 |
| 2.9 | 2.9.3 | מעבד בלבד | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-9-cpu-VERSION_DATE-py37 |
| 2.9 | 2.9.3 | GPU (CUDA 11.3) | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-9-cu113-VERSION_DATE-py37 |
| 2.8 | 2.8.4 | מעבד בלבד | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-8-cpu-VERSION_DATE-py37 |
| 2.8 | 2.8.4 | GPU (CUDA 11.3) | 15 בנובמבר 2023 | Nov 15, 2024 | tf-2-8-cu113-VERSION_DATE-py37 |
| 2.6 (py39) | 2.6.5 | מעבד בלבד | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | tf-2-6-cpu-VERSION_DATE-py39 |
| 2.6 (py39) | 2.6.5 | GPU (CUDA 11.3) | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | tf-2-6-cu110-VERSION_DATE-py39 |
| 2.6 (py37) | 2.6.5 | מעבד בלבד | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | tf-2-6-cpu-VERSION_DATE-py37 |
| 2.6 (py37) | 2.6.5 | GPU (CUDA 11.3) | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | tf-2-6-cu110-VERSION_DATE-py37 |
| 2.3 | 2.3.4 | מעבד בלבד | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | tf-2-3-cpu |
| 2.3 | 2.3.4 | GPU (CUDA 11.3) | 1 בספטמבר 2023 | 1 בספטמבר 2024 | tf-2-3-cu110-VERSION_DATE |
אחרי הוצאה משימוש
כשדימויים מגיעים לתאריך סיום התיקון והתמיכה, הם מוצאים משימוש. הוצאה משימוש פירושה שהתמונות האלה לא יוצגו יותר לציבור, ומומלץ להשתמש בתמונות נתמכות כדי לשמור על אבטחה ועל ביצועים טובים.
אם תמונת מכונת ה-VM של Deep Learning הוצאה משימוש או שהגיעה לסוף תקופת הזמינות שלה, מומלץ מאוד לעבור לתמונה חדשה יותר שנתמכת. כך תמשיכו לקבל תיקוני אבטחה חשובים ותכונות חדשות. כדאי לשקול את סוגי ההעברה הבאים:
- אם יש תמונה חדשה יותר מאותה משפחת תמונות שנתמכת, מומלץ לשדרג את התמונה לגרסה נתמכת מאותה משפחת תמונות.
- אם אין תמונות חדשות יותר שנתמכות באותה משפחת תמונות, כדאי לשקול שימוש במסגרת חדשה יותר שנתמכת ממשפחת תמונות אחרת של מכונות וירטואליות.
שימוש בתמונה אחרי הוצאה משימוש
אם אתם חייבים להשתמש בתמונה אחרי ההוצאה משימוש בניגוד להמלצות האבטחה של Google ועל אחריותכם בלבד, אתם צריכים לציין תמונה ממשפחת התמונות כשאתם יוצרים את מכונת ה-VM.
כדי להציג רשימה של תמונות משם של משפחת תמונות אחרי תאריך סיום התיקון והתמיכה שלה, צריך לכלול את הדגל --show-deprecated בפקודה gcloud compute images list, או לבחור באפשרות הצגת תמונות שהוצאו משימוש כשיוצרים מופע במסוף Google Cloud . איך מציגים את כל הגרסאות הזמינות באמצעות ה-CLI של gcloud
כדי ליצור מכונת Deep Learning VM שמשתמשת בתמונה שהוצאה משימוש, אפשר להשתמש בפקודה הבאה של ה-CLI של gcloud:
gcloud compute instances create deprecated-tf-vm \ --image=projects/deeplearning-platform-release/global/images/IMAGE_NAME \ --machine-type=n1-standard-4 \ --zone=us-east1-c
מחליפים את IMAGE_NAME בשם של קובץ האימג', באופן הבא:
- כדי להשתמש בתמונה ספציפית במשפחת התמונות, משתמשים בשם התמונה, לדוגמה:
pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580-v20260416.
רשימת כל הגרסאות הזמינות באמצעות ה-CLI של gcloud
אפשר גם להשתמש בפקודה הבאה של gcloud CLI כדי להציג רשימה של כל תמונות מכונות ה-VM הזמינות ללמידה עמוקה:
gcloud compute images list \
--project deeplearning-platform-release \
--format="value(NAME)" \
--no-standard-imagesשמות של משפחות תמונות הם בפורמט
FRAMEWORK-CUDA_VERSION-OS,
כאשר FRAMEWORK היא ספריית היעד,
CUDA_VERSION היא גרסת מחסנית CUDA,
ו-OS מציין את מערכת ההפעלה עם מנהל ההתקן של NVIDIA שהותקן מראש.
לדוגמה, קובץ אימג' מהמשפחה pytorch-2-9-cu129-ubuntu-2204-nvidia-580 כולל את PyTorch 2.9, CUDA 12.9 ומערכת ההפעלה Ubuntu 22.04 עם מנהל ההתקן (דרייבר) NVIDIA 580 שהותקן מראש.
המאמרים הבאים
יוצרים מכונה וירטואלית חדשה ללמידה עמוקה באמצעות Cloud Marketplace או באמצעות שורת הפקודה.