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    Platform For AI:公式PAIイメージ

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    Platform For AI:公式PAIイメージ

    最終更新日:Jul 22, 2024

    Platform for AI (PAI) は、複数の機械学習フレームワークおよびCompute Unified Device Architecture (CUDA) バージョン用に事前に構築されたイメージを提供します。 画像を使用して、PAIのディープラーニングコンテナ (DLC) 、Elastic Algorithm Service (EAS) 、およびData Science Workshop (DSW) モジュールでAI開発環境を簡単に作成できます。 このトピックでは、主流フレームワークの公式PAIイメージと一般的なシナリオについて説明します。

    名前付けルール

    公式のPAIイメージの名前は、イメージに関する重要な情報をカプセル化するために固定されたフォーマットに従います。 次の表に、公式PAIイメージの命名規則を示します。 カスタムイメージにも同じ命名規則を使用することを推奨します。

    サンプル名

    名前の内訳

    モジュール識別子

    tensorflow:2.11-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04

    • tensorflow:2.11: トレーニングフレームワークはTensorFlow 2.11です。

    • gpu: 適用可能なインスタンスタイプはGPUです。

    • py39: プログラミング言語はPython 3.9です。

    • cu112: サポートされているCUDAバージョンは112です。

    • ubuntu20.04: サポートされているオペレーティングシステムはUbuntu 20.04です。

    公式PAIイメージの名前に次の識別子を使用して、イメージの該当するモジュールを示すことができます。

    • -トレーニング: PAIのDLCモジュールに適用されます。

    • -推論: PAIのEASモジュールに適用されます。

    • -開発: PAIのDSWモジュールに適用。

    deeprec-develop:2302-tensorflow1.15-cpu-py36-ubuntu18.04

    • deeprec-develop:2302-tensorflow1.15: トレーニングフレームワークはTensorFlow 1.15とDeepRec 2302です。

    • cpu: 適用可能なインスタンスタイプはCPUです。

    • py36: プログラミング言語はPython 3.6です。

    • ubuntu18.04: サポートされているオペレーティングシステムはUbuntu 18.04です。

    Images for mainstream framework

    PAIは、複数の機械学習フレームワークに事前に作成されたイメージを提供します。 このセクションでは、メインストリームフレームワークの公式PAIイメージについて説明します。 公式PAIイメージの完全なリストは、PAIコンソールのAI Computing Asset Management> イメージページで確認できます。

    TensorFlow

    フレームワークのバージョン

    CUDAバージョン (GPUのみ)

    オペレーティングシステム

    • TensorFlow2.6

    • TensorFlow2.3

    • TensorFlow2.21

    • TensorFlow2.11

    • TensorFlow 1.15およびTensorFlow 1.15.5

    • TensorFlow1.12

    • CUDA 114

    • CUDA 113

    • CUDA 112

    • CUDA 101

    • CUDA 100

    • Ubuntu 20.04

    • Ubuntu 18.04

    TensorFlowサービング

    フレームワークのバージョン

    CUDAバージョン (GPUのみ)

    オペレーティングシステム

    • TensorFlowServing2.11.1

    • TensorFlowServing1.15.0

    • CUDA 112

    • CUDA 100

    • Ubuntu 20.04

    • Ubuntu 18.04

    • Ubuntu 16.04

    Pytorch

    フレームワークのバージョン

    CUDAバージョン (GPUのみ)

    オペレーティングシステム

    • Pytorch2.1

    • Pytorch2.0

    • Pytorch1.8

    • Pytorch1.7

    • Pytorch1.12

    • Pytorch1.11

    • Pytorch1.10

    • CUDA 121

    • CUDA 117

    • CUDA 114

    • CUDA 113

    • CUDA 101

    • Ubuntu 22.04

    • Ubuntu 20.04

    • Ubuntu 18.04

    DeepRec

    フレームワークのバージョン

    CUDAバージョン (GPUのみ)

    オペレーティングシステム

    • DeepRec2302

    • DeepRec2212

    CUDA 114

    Ubuntu 18.04

    XGBoost

    フレームワークのバージョン

    CUDAバージョン (GPUのみ)

    オペレーティングシステム

    XGBoost1.6.0

    N/A (CPUのみをサポート)

    Ubuntu 18.04

    Triton推論サーバー

    フレームワークのバージョン

    CUDAバージョン (GPUのみ)

    オペレーティングシステム

    • TritonServer23.02

    • TritonServer21.09

    • CUDA 120

    • CUDA 114

    Ubuntu 20.04

    イメージの一般的なシナリオ

    Lingjunインテリジェントコンピューティングサービス (サーバーレス版)

    イメージ名

    フレームワーク

    インスタンスタイプ

    CUDAバージョン

    オペレーティングシステム

    サポート対象リージョン

    プログラミング言语とバージョン

    deepspeed-training:23.06-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04

    • PyTorch 2.1

    • メガトロン-LM 23.06

    • DeepSpeed 0.9.5

    • トランスフォーマー4.29.2

    • ニモ1.19.0

    GPU

    121

    ubuntu22.04

    中国 (ウランチャブ)

    Python3.10

    メガトロン-トレーニング: 23.06-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04

    • PyTorch 2.1

    • メガトロン-LM 23.06

    • DeepSpeed 0.9.5

    • トランスフォーマー4.29.2

    • ニモ1.19.0

    GPU

    121

    ubuntu22.04

    中国 (ウランチャブ)

    Python3.10

    nemo-training:23.06-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04

    • PyTorch 2.1

    • メガトロン-LM 23.06

    • DeepSpeed 0.9.5

    • トランスフォーマー4.29.2

    • ニモ1.19.0

    GPU

    121

    ubuntu22.04

    中国 (ウランチャブ)

    Python3.10

    人工知能生成コンテンツ (AIGC)

    イメージ名

    フレームワーク

    インスタンスタイプ

    CUDAバージョン

    オペレーティングシステム

    サポート対象リージョン

    プログラミング言语とバージョン

    stable-diffusion-webui:3.0

    StableDiffusionWebUI3.0

    GPU

    117

    ubuntu22.04

    • 中国 (杭州)

    • 中国 (上海)

    • 中国 (北京)

    • 中国 (張家口)

    • 中国 (ウランチャブ)

    • 中国 (深セン)

    • 中国 (河源)

    • 中国 (成都)

    Python3.10

    stable-diffusion-webui:2.2

    StableDiffusionWebUI2.2

    GPU

    117

    ubuntu22.04

    Python3.10

    stable-diffusion-webui:1.1

    StableDiffusionWebUI1.1

    GPU

    117

    ubuntu22.04

    Python3.10

    stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04

    SD-WebUI-ENV

    GPU

    117

    ubuntu22.04

    Python3.10

    EASの配置

    次の表に、EASで使用できる公式のPAIイメージを示します。 すべての画像のリストを表示するには、PAIコンソールのAIコンピューティングアセット管理> 画像ページに移動します。 次の表のイメージアドレスでは、例として中国 (杭州) リージョンを使用しています。

    イメージ名

    フレームワーク

    画像の説明

    画像アドレス

    chat-llm-webui:3.0ブレード

    • ブレード0.4.3.de v118 + gea4a4a1

    • PyTorch 2.1.0 + cu118

    • トランスフォーマー4.36.2

    Bladeを使用して、ラージランゲージモデル (LLM) に基づく推論サービスを実装します。 サービスには、webアプリケーションまたはAPIエンドポイントを使用してアクセスできます。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chat-llm-webui:3.0-blade

    chatbot-langchain:1.0

    ChatbotLangChain 1.0

    LangChainを使用して外部ナレッジベースを統合するチャットボットサービスに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chatbot-langchain:1.0

    comfyui:0.2-api

    ComfyUI 0.2

    ComfyUIが含まれており、テキストからイメージへ、およびイメージからイメージへのシナリオで使用される非同期APIサービスに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/comfyui:0.2

    comfyui:0.2

    ComfyUI 0.2

    ComfyUIが含まれており、テキストから画像へ、および画像から画像へのシナリオに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/comfyui:0.2

    comfyui:0.2クラスター

    ComfyUI 0.2

    ComfyUIが含まれており、テキストから画像へ、および画像から画像へのシナリオに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/comfyui:0.2

    kohya_ss:2.2

    Kohya 2.2

    Kohyaを使用して、微調整された安定拡散モデルに基づいてアプリケーションを展開します。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/kohya_ss:2.2

    modelscope-inference:1.9.1

    ModelScope 1.9.1

    Modelscopeモデルのために適した。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/modelscope-inference:1.9.1

    stable-diffusion-webui:4.2-cluster-webui

    StableDiffusionWebUI 4.2

    安定した拡散WebUIが含まれており、テキストから画像へ、および画像から画像へのシナリオに適しています。 このイメージを使用してデプロイされるサービスは、同時ユーザーアクセスとユーザー間のリソース分離をサポートします。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2

    stable-diffusion-webui:4.2-api

    StableDiffusionWebUI 4.2

    Stable Diffusion WebUIが含まれており、テキストからイメージへ、およびイメージからイメージへのシナリオで使用される非同期APIサービスに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2

    stable-diffusion-webui:4.2標準

    StableDiffusionWebUI 4.2

    安定した拡散WebUIが含まれており、テキストから画像へ、および画像から画像へのシナリオに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2

    tensorflow-serving:2.14.1

    TensorflowServing 2.14.1

    TensorFlow Servingを含み、TensorFlowモデルに基づく推論サービスに適しています。 このイメージはCPUインスタンスのみをサポートします。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tensorflow_serving:2.14.1

    tensorflow-serving:2.14.1-gpu

    TensorflowServing 2.14.1

    TensorFlow Servingを含み、TensorFlowモデルに基づく推論サービスに適しています。 このイメージはGPUインスタンスのみをサポートします。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tensorflow_serving:2.14.1-gpu

    chat-llm-webui:3.0

    • PyTorch 2.0.1

    • トランスフォーマー4.33.3

    HuggingFaceを使用してLLMに基づく推論サービスを実装します。これらのサービスには、webアプリケーションまたはAPIエンドポイントを使用してアクセスできます。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chat-llm-webui:3.0

    chat-llm-webui:3.0-vllm

    • PyTorch 2.1.2

    • トランスフォーマー4.36.2

    • VLLM 0.2.7

    vLLMを使用して、LLMに基づく推論サービスを実装します。これらのサービスには、webアプリケーションまたはAPIエンドポイントを使用してアクセスできます。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chat-llm-webui:3.0-vllm

    huggingface-inference:1.0-transformers4.33

    変圧器4.33

    HuggingFaceモデルに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/huggingface-inference:transformers-4.33

    tritonserver:23.11-py3

    TritonServer 23.11

    TritonServerを含み、推論サービスに適しています。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tritonserver:23.11-py3