深度学习 VM docker 注册表

Question

我可以知道谷歌深度学习虚拟机码头工人镜像是否可以下载以在具有Nvidia GPU的开发人员机器上运行？它可以在其他云上运行而不是谷歌计算引擎吗？有谁知道映像注册表的链接是什么？

Answer 1

我可以知道谷歌深度学习虚拟机码头工人镜像是否可以下载以在具有Nvidia GPU的开发人员机器上运行？

我们最近创建了与 Google 深度学习虚拟机完全一致的环境。每当无法使用 VM 时，都应使用这些环境(本地开发就是一个很好的示例)。它们目前处于测试阶段，许多东西仍然需要完善，但最好能得到您之前的反馈。容器列表：

• gcr.io/deeplearning-platform-release/base-cpu:latest
• gcr.io/deeplearning-platform-release/base-cu100:latest
• gcr.io/deeplearning-platform-release/pytorch-cpu.1-0:latest(Jupyter UI在此上尚不能正常工作)
• gcr.io/deeplearning-platform-release/pytorch-gpu.1-0:latest(Jupyter UI在这个UI上还没有功能)
• gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.1-13:latest
• gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu.1-13:latest

(请记住，将来甚至命名都可能会更改)

您可以使用以下内容列出所有可用的容器：

gcloud container images list --repository="gcr.io/deeplearning-platform-release"

以下是在本地开始的方法：

中央处理器环境

IMAGE_NAME="gcr.io/deeplearning-platform-release/base.cpu:m23"
docker pull "${IMAGE_NAME}"
docker run -p 127.0.0.1:8080:8080/tcp -v "${HOME}:/home" "${IMAGE_NAME}"

显卡环境

• 安装 env 所需的 Nvidia 驱动程序 (TODO)
• 安装 Nvidia-docker

IMAGE_NAME="gcr.io/deeplearning-platform-release/base.cu100:m23"
docker pull "${IMAGE_NAME}"
docker run --runtime=nvidia -p 127.0.0.1:8080:8080/tcp -v "${HOME}:/home" "${IMAGE_NAME}"

它可以在其他云上运行而不是谷歌计算引擎吗？

VM 映像 - 否。从理论上讲，容器是的，但我们不能保证它会起作用。

有谁知道映像注册表的链接是什么？

对于 VM 映像，没有映像注册表之类的概念，但是，对于容器，您可以使用我在答案开头粘贴的链接。