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Deep Learning Containers는 보안 취약점을 최소화하는 일정으로 각 프레임워크 버전을 지원합니다. Deep Learning Containers 프레임워크 지원 정책을 검토하여 지원 종료 및 사용 종료 날짜가 미치는 영향을 파악합니다.
각 컨테이너 이미지는 Python 3 환경을 제공하며 선택된 데이터 과학 프레임워크(예: PyTorch 또는 TensorFlow), Conda, GPU 이미지용 NVIDIA 스택(CUDA, cuDNN, NCCL2), 기타 여러 지원 패키지 및 도구를 포함합니다. 적절한 컨테이너 이미지를 찾으려면 아래 표를 참조하세요.
기본 버전
| ML 프레임워크 버전 | 현재 패치 버전 | 지원되는 가속기 | 패치 및 지원 종료일 | 사용 종료일 | 이미지 계열 이름 |
|---|---|---|---|---|---|
| Base-cu121 | CUDA 12.1(Python 3.10) | GPU(CUDA 12.1) | 2024년 2월 28일 | 2025년 2월 28일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu121.py310 |
| Base-cu118 | CUDA 11.8(Python 3.10) | GPU(CUDA 11.8) | 2024년 7월 1일 | 2025년 7월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu118.py310 |
| Base-cu113(Python 3.10) | CUDA 11.3 | GPU(CUDA 11.3) | 2024년 1월 1일 | 2025년 1월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu113.py310 |
| Base-cu113(Python 3.7) | CUDA 11.3 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 9월 1일 | 2024년 9월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu113.py37 |
| Base-cu110(Python 3.10/Debian 11) | CUDA 11.0 | GPU(CUDA 11.0) | 2024년 1월 1일 | 2025년 1월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu110.py310 |
| Base-cu110(Python 3.7) | CUDA 11.0 | GPU(CUDA 11.0) | 2023년 9월 1일 | 2024년 9월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/base-cu110.py37 |
TensorFlow 버전
| ML 프레임워크 버전 | 현재 패치 버전 | 지원되는 가속기 | 패치 및 지원 종료일 | 사용 종료일 | 이미지 계열 이름 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.15(Python 3.10) | 2.15.0 | CPU만 | 2024년 11월 14일 | 2025년 11월 14일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-15.py310 |
| 2.15(Python 3.10) | 2.15.0 | GPU(CUDA 12.1) | 2024년 11월 14일 | 2025년 11월 14일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu121.2-15.py310 |
| 2.14(Python 3.10) | 2.14.0 | CPU만 | 2024년 9월 26일 | 2025년 9월 26일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-14.py310 |
| 2.14(Python 3.10) | 2.14.0 | GPU(CUDA 11.8) | 2024년 9월 26일 | 2025년 9월 26일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu118.2-14.py310 |
| 2.13(Python 3.10) | 2.13.0 | CPU만 | 2024년 7월 5일 | 2025년 7월 5일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-13.py310 |
| 2.13(Python 3.10) | 2.13.0 | GPU(CUDA 11.8) | 2024년 7월 5일 | 2025년 7월 5일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu118.2-13.py310 |
| 2.12(Python 3.10) | 2.12.0 | CPU만 | 2024년 6월 30일 | 2025년 6월 30일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-12.py310 |
| 2.12(Python 3.10) | 2.12.0 | GPU(CUDA 11.8) | 2024년 6월 30일 | 2025년 6월 30일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cu118.2-12.py310 |
| 2.11(Python 3.10) | 2.11.0 | CPU만 | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-11.py310 |
| 2.11(Python 3.10) | 2.11.0 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cu113.2-11.py310 |
| 2.11 | 2.11.0 | CPU만 | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-11.py37 |
| 2.11 | 2.11.0 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-11.py37 |
| 2.10(Python 3.10) | 2.10.1 | CPU만 | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-10.py310 |
| 2.10(Python 3.10) | 2.10.1 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cu113.2-10.py310 |
| 2.10 | 2.10.1 | CPU만 | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-10.py37 |
| 2.10 | 2.10.1 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-10.py37 |
| 2.9 | 2.9.3 | CPU만 | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-9.py37 |
| 2.9 | 2.9.3 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-9.py37 |
| 2.8 | 2.8.4 | CPU만 | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-cpu.2-8.py37 |
| 2.8 | 2.8.4 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 11월 15일 | 2024년 11월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf2-gpu.2-8.py37 |
| 2.6(Python 3.9) | 2.6.5 | CPU만 | 2023년 8월 10일 | 2024년 8월 10일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-6.py39 |
| 2.6(Python 3.9) | 2.6.5 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 8월 10일 | 2024년 8월 10일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cu113.2-6.py39 |
| 2.6(Python 3.7) | 2.6.5 | CPU만 | 2023년 9월 1일 | 2024년 9월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-6.py37 |
| 2.6(Python 3.7) | 2.6.5 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 9월 1일 | 2024년 9월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-6.py37 |
| 2.3 | 2.3.4 | CPU만 | 2023년 9월 1일 | 2024년 9월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-3.py37 |
| 2.3 | 2.3.4 | GPU(CUDA 11.3) | 2023년 9월 1일 | 2024년 9월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-gpu.2-3.py37 |
PyTorch 버전
| ML 프레임워크 버전 | 현재 패치 버전 | 지원되는 가속기 | 패치 및 지원 종료일 | 사용 종료일 | 이미지 계열 이름 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.2(Python 3.10) | 2.2.0 | CUDA 12.1 | 2025년 1월 30일 | 2026년 1월 30일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu121.2-2.py310 |
| 2.1(Python 3.10) | 2.1.0 | CUDA 12.1 | 2024년 10월 4일 | 2025년 10월 4일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu121.2-1.py310 |
| 2.0(Python 3.10) | 2.0.0 | CUDA 11.8 | 2024년 3월 15일 | 2025년 3월 15일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu118.2-0.py310 |
| 1.13(Python 3.10) | 1.13.1 | CUDA 11.8 | 2023년 12월 8일 | 2024년 12월 8일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu118.1-13.py310 |
| 1.13 | 1.13.1 | CUDA 11.8 | 2023년 12월 8일 | 2024년 12월 8일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-13.py37 |
| 1.12(Python 3.10) | 1.12.1 | CUDA 11.3 | 2023년 12월 8일 | 2024년 12월 8일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-cu113.1-12.py310 |
| 1.12 | 1.12.1 | CUDA 11.3 | 2023년 9월 1일 | 2024년 9월 1일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/pytorch-gpu.1-12.py37 |
Hugging Face 컨테이너 이미지
이 섹션에는 사용 가능한 Hugging Face 컨테이너 이미지가 나와 있습니다.
텍스트 생성 추론 컨테이너
| ML 프레임워크 버전 | 현재 패치 버전 | 지원되는 가속기 | 패치 및 지원 종료일 | 사용 종료일 | 이미지 계열 이름 |
|---|---|---|---|---|---|
| PyTorch 2.1(Python 3.10) | 2.1.1 | CUDA 12.1 | 2024년 10월 4일 | 2025년 10월 4일 | us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-generation-inference-cu121.1-4.ubuntu2204.py310 |
실험용 이미지 계열
여기에 나열되지 않은 이미지 계열은 실험용입니다. 실험용 이미지 계열은 가능한 범위 내에서 최대한 지원되지만 프레임워크가 새로 출시되어도 업데이트되지 않습니다.
사용 가능한 모든 버전 목록 표시
특정 프레임워크 또는 CUDA 버전이 필요한 경우 사용 가능한 컨테이너 이미지의 전체 목록을 검색합니다. 사용 가능한 모든 Deep Learning Containers 이미지를 나열하려면 Google Cloud CLI에서 원하는 터미널 또는 Cloud Shell에서 다음 명령어를 사용합니다.
gcloud container images list --repository="us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io"
로컬에서 사용
Deep Learning Containers를 로컬에서 가져와 사용할 수 있습니다. 이렇게 하려면 로컬 Deep Learning Containers 시작하기를 참조하세요.
다음 단계
- Deep Learning Containers 개요를 읽고 컨테이너 이미지에 사전 설치된 항목에 대해 자세히 알아봅니다.
- Deep Learning Containers 이미지를 빌드하고 푸시하는 방법에 대한 안내를 제공하는 안내 가이드를 통해 Deep Learning Containers를 시작합니다.