Gemini Enterprise Agent Platform 提供 Docker 容器映像檔,可做為預先建構的容器執行,以便從訓練模型構件提供推論和說明。這些容器是依據機器學習 (ML) 架構和架構版本來分類,提供 HTTP 推論伺服器,您只要進行最少設定,就能使用這些伺服器提供推論。在許多情況下,使用預先建構的容器會比建立推論專用的自訂容器來得簡單。
本文列出推論和解釋適用的預先建構容器,並說明如何搭配使用 Agent Platform 自訂訓練功能建立的模型構件,或在 Agent Platform 外部建立的模型構件。
支援政策和時程
Gemini Enterprise Agent Platform 會根據排程支援各個框架版本,盡可能減少安全漏洞。請參閱支援政策時間表,瞭解終止支援和終止供應日期帶來的影響。
可用的容器映像檔
下列各容器映像檔皆可在多個 Artifact Registry 存放區中使用,這些存放區會將資料儲存在不同位置。執行自訂訓練時,您可以使用映像檔的任何 URI,每個 URI 都會提供相同的容器映像檔。如果您使用 Google Cloud 控制台建立Model資源, Google Cloud 控制台會選取最符合使用 Agent Platform 的位置的 URI,以減少延遲。
TensorFlow
可用的 TensorFlow 容器映像檔 (點選即可展開)
| ML 架構版本 | 支援的加速器 (和 CUDA 版本,如適用) | 修補程式和支援終止日期 | 終止供應 | 支援的圖片 |
|---|---|---|---|---|
| 2.15 | 僅限 CPU | 2026 年 7 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.15 | GPU (CUDA 12.x) | 2026 年 7 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.14 | 僅限 CPU | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.14 | GPU (CUDA 12.x) | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.13 | 僅限 CPU | 2024 年 11 月 28 日 | 2025 年 11 月 28 日 | |
| 2.13 | GPU (CUDA 12.x) | 2024 年 11 月 28 日 | 2025 年 11 月 28 日 | |
| 2.12 | 僅限 CPU | 2024 年 6 月 30 日 | 2025 年 6 月 30 日 | |
| 2.12 | GPU (CUDA 11.x) | 2024 年 6 月 30 日 | 2025 年 6 月 30 日 | |
| 2.11 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.11 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.10 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.10 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.9 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.9 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.8 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.8 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.7 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.7 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.6 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.6 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.5 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.5 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.4 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.4 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.3 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.3 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.2 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.2 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.1 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.1 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 1.15 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 1.15 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 |
最佳化的 TensorFlow 執行階段
下列容器映像檔使用最佳化的 TensorFlow 執行階段。詳情請參閱「使用最佳化的 TensorFlow 執行階段」。
可用的最佳化 TensorFlow 執行階段容器映像檔 (點選展開)
| ML 架構版本 | 支援的加速器 (和 CUDA 版本,如適用) | 修補程式和支援終止日期 | 終止供應 | 支援的圖片 |
|---|---|---|---|---|
| 每晚 | 僅限 CPU | 不適用 | 不適用 |
|
| 每晚 | GPU (CUDA 12.x) | 不適用 | 不適用 |
|
| 每晚 | Cloud TPU | 不適用 | 不適用 |
|
| 2.17 | 僅限 CPU | 2024 年 7 月 11 日 | 2025 年 7 月 11 日 |
|
| 2.17 | GPU (CUDA 12.x) | 2024 年 7 月 11 日 | 2025 年 7 月 11 日 |
|
| 2.17 | Cloud TPU | 2024 年 7 月 11 日 | 2025 年 7 月 11 日 |
|
| 2.16 | 僅限 CPU | 2024 年 4 月 26 日 | 2025 年 4 月 26 日 | |
| 2.16 | GPU (CUDA 12.x) | 2024 年 4 月 26 日 | 2025 年 4 月 26 日 | |
| 2.16 | Cloud TPU | 2024 年 4 月 26 日 | 2025 年 4 月 26 日 | |
| 2.15 | 僅限 CPU | 2024 年 8 月 15 日 | 2025 年 8 月 15 日 | |
| 2.15 | GPU (CUDA 12.x) | 2024 年 8 月 15 日 | 2025 年 8 月 15 日 | |
| 2.15 | Cloud TPU | 2024 年 8 月 15 日 | 2025 年 8 月 15 日 | |
| 2.14 | 僅限 CPU | 2024 年 8 月 15 日 | 2025 年 8 月 15 日 | |
| 2.14 | GPU (CUDA 12.x) | 2024 年 8 月 15 日 | 2025 年 8 月 15 日 | |
| 2.13 | 僅限 CPU | 2024 年 8 月 15 日 | 2025 年 8 月 15 日 | |
| 2.13 | GPU (CUDA 11.x) | 2024 年 8 月 15 日 | 2025 年 8 月 15 日 | |
| 2.12 | 僅限 CPU | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 | |
| 2.12 | GPU (CUDA 11.x) | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 | |
| 2.11 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.11 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.10 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.10 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.9 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.9 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.8 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 2.8 | GPU (CUDA 11.x) | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 |
PyTorch
可用的 PyTorch 容器映像檔 (點選即可展開)
| ML 架構版本 | 支援的加速器 (和 CUDA 版本,如適用) | 修補程式和支援終止日期 | 終止供應 | 支援的圖片 |
|---|---|---|---|---|
| 2.4 (Python 3.9) | 僅限 CPU | 2026 年 7 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.4 (Python 3.9) | GPU (CUDA 12.x) | 2026 年 7 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.4 (Python 3.9) | Cloud TPU | 2026 年 7 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.3 (Python 3.9) | 僅限 CPU | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.3 (Python 3.9) | GPU (CUDA 12.x) | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.3 (Python 3.9) | Cloud TPU | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.2 (Python 3.9) | 僅限 CPU | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
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| 2.2 (Python 3.9) | GPU (CUDA 12.x) | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.2 (Python 3.9) | Cloud TPU | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.1 (Python 3.9) | 僅限 CPU | 2024 年 12 月 1 日 | 2025 年 12 月 1 日 | |
| 2.1 (Python 3.9) | GPU (CUDA 12.x) | 2024 年 12 月 1 日 | 2025 年 12 月 1 日 | |
| 2.1 (Python 3.9) | Cloud TPU | 2024 年 12 月 1 日 | 2025 年 12 月 1 日 | |
| 2.0 (Python 3.9) | 僅限 CPU | 2024 年 7 月 27 日 | 2025 年 7 月 27 日 | |
| 2.0 (Python 3.9) | GPU (CUDA 11.x) | 2024 年 7 月 27 日 | 2025 年 7 月 27 日 | |
| 1.13 (Python 3.8) | 僅限 CPU | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 | |
| 1.13 (Python 3.8) | GPU (CUDA 11.x) | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 | |
| 1.12 | 僅限 CPU | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 | |
| 1.12 | GPU (CUDA 11.x) | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 | |
| 1.11 | 僅限 CPU | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 | |
| 1.11 | GPU (CUDA 11.x) | 2024 年 5 月 15 日 | 2025 年 5 月 15 日 |
scikit-learn
可用的 scikit-learn 容器映像檔 (點選即可展開)
| ML 架構版本 | 支援的加速器 (和 CUDA 版本,如適用) | 修補程式和支援終止日期 | 終止供應 | 支援的圖片 |
|---|---|---|---|---|
| 1.6 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2026 年 10 月 14 日 | 2027 年 10 月 14 日 |
|
| 1.5 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2026 年 7 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 1.4 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 1.3 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2024 年 11 月 28 日 | 2025 年 11 月 28 日 | |
| 1.2 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2024 年 6 月 30 日 | 2025 年 6 月 30 日 | |
| 1.0 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 0.24 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 0.23 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 0.22 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 0.20 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 |
XGBoost
可用的 XGBoost 容器映像檔 (點選即可展開)
| ML 架構版本 | 支援的加速器 (和 CUDA 版本,如適用) | 修補程式和支援終止日期 | 終止供應 | 支援的圖片 |
|---|---|---|---|---|
| 2.1 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2026 年 7 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 2.0 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2026 年 1 月 14 日 | 2027 年 1 月 14 日 |
|
| 1.7 (Python 3.10) | 僅限 CPU | 2024 年 6 月 30 日 | 2025 年 12 月 30 日 | |
| 1.6 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 1.5 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 1.4 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 1.3 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 1.2 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 1.1 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 0.90 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 | |
| 0.82 | 僅限 CPU | 2023 年 11 月 15 日 | 2024 年 11 月 15 日 |
使用預先建構的容器
建立自訂 TrainingPipeline 資源以上傳 Model,或匯入模型構件做為 Model 時,您可以指定預先建構的容器進行推論。
如要使用其中一個預先建構的容器,您必須將模型儲存為一或多個符合預先建構容器規定的模型構件。詳情請參閱「匯出模型構件以進行推論」。
下列筆記本示範如何使用預先建構的容器提供推論。
| 您要執行什麼操作? | 筆記本 |
|---|---|
| 使用預先建構的容器訓練及提供 TensorFlow 模型 | 自訂訓練和線上推論 |
| 使用預先建構的容器提供 PyTorch 模型 | 在 Agent Platform 使用預建容器提供 PyTorch 圖片模型 |
| 使用預先建構的容器提供 Stable Diffusion 模型 | 在 Agent Platform 部署及託管 Stable Diffusion 模型 |
Notebooks
後續步驟
- 瞭解如何將模型部署至端點,以便提供推論。