Ai Bot

Contenedores de aprendizaje profundo preempaquetados y optimizados para desarrollar, probar e implementar aplicaciones de IA en TensorFlow, Pytorch y Scikit Learn.

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Detalles sobre Ai Bot

Google Deep Learning Conteners ofrece contenedores de aprendizaje profundo preempaquetados y optimizados para desarrollar, realizar pruebas e implementar aplicaciones de IA. Estas imágenes de Docker están optimizadas por el rendimiento, se probaron la compatibilidad y están listas para implementar en varias plataformas como Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI, Cloud Run, Computy Engine, Kubernetes y Docker Swarm.

Características clave
Entorno consistente: proporciona portabilidad y consistencia, lo que facilita pasar de la escala local a la nube.
Prototipos rápidos: viene con todos los marcos requeridos, bibliotecas y controladores preinstalados y probados para su compatibilidad.
Optimizado de rendimiento: acelera la capacitación y la implementación del modelo con las últimas versiones marco y bibliotecas NVIDIA® CUDA-X AI.
Soporte de marco popular: admite marcos populares de aprendizaje automático como TensorFlow, Pytorch y Scikit-Learn.
Fijación de precios

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Google Deep Learning Conteners opera en un modelo de precios de pago por uso, que ofrece ahorros automáticos basados en el uso mensual y las tarifas con descuento para los recursos prepagos. Ofrecen una calculadora de precios para estimar los costos, y también proporcionan un marco de optimización de costos para las mejores prácticas para optimizar los costos de la carga de trabajo.

Casos de uso
Prototipos rápidos: los desarrolladores pueden comenzar rápidamente sus proyectos con un entorno preconfigurado, ahorrando tiempo para configurar y solucionar problemas.
Implementación escalable: el entorno consistente proporcionado por los contenedores permite una fácil escala en la nube o cambiar desde las instalaciones.
Optimización del rendimiento: los contenedores están optimizados con las últimas versiones marco y bibliotecas NVIDIA® CUDA-X AI, acelerando la capacitación y la implementación del modelo.
Soporte de trabajos múltiples: admite marcos populares de aprendizaje automático como TensorFlow, Pytorch y Scikit-Learn, proporcionando flexibilidad para diferentes requisitos de proyecto.

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