Google Deep Learning Containers propose des conteneurs d’apprentissage profond préemballés et optimisés pour développer, tester et déployer des applications d’IA. Ces images Docker sont optimisées en termes de performances, testées en termes de compatibilité et prêtes à être déployées sur diverses plates-formes telles que Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI, Cloud Run, Compute Engine, Kubernetes et Docker Swarm. Principales caractéristiques Environnement cohérent : offre portabilité et cohérence, facilitant ainsi le passage d’une solution sur site à une échelle cloud. Prototypage rapide : livré avec tous les frameworks, bibliothèques et pilotes requis préinstallés et testés pour leur compatibilité. Performances optimisées : accélère la formation et le déploiement des modèles avec les dernières versions du framework et les bibliothèques NVIDIA® CUDA-X AI. Prise en charge des frameworks populaires : prend en charge les frameworks d’apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Tarifs Google Deep Learning Containers fonctionne selon un modèle de tarification à l’utilisation, offrant des économies automatiques basées sur l’utilisation mensuelle et des tarifs réduits pour les ressources prépayées. Ils proposent un calculateur de prix pour estimer les coûts, et fournissent également un cadre d’optimisation des coûts pour les meilleures pratiques permettant d’optimiser les coûts de la charge de travail. Cas d’utilisation Prototypage rapide : les développeurs peuvent démarrer rapidement leurs projets avec un environnement préconfiguré, gagnant ainsi du temps sur la configuration et le dépannage. Déploiement évolutif : l’environnement cohérent fourni par les conteneurs permet une mise à l’échelle facile dans le cloud ou un passage sur site. Optimisation des performances : les conteneurs sont optimisés avec les dernières versions du framework et les bibliothèques NVIDIA® CUDA-X AI, accélérant la formation et le déploiement des modèles. Prise en charge de plusieurs frameworks : prend en charge les frameworks d’apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, offrant une flexibilité pour différentes exigences de projet.