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概要

平台所有镜像的系统版本为Ubuntu,多数为Ubuntu 18.04 ,少数Ubuntu 20.04

平台已经内置了以下框架及版本的镜像,使用该镜像的实例就会自带相应框架软件。如果以下自带的框架版本或Python版本不满足需求,请继续看下方配置其他版本的框架或Python方法。

框架名称框架版本Python与系统版本Cuda版本
PyTorch1.10.03.8(ubuntu20.04)11.3
PyTorch1.11.03.8(ubuntu20.04)11.3
PyTorch2.1.03.8(ubuntu20.04)12.1
PyTorch2.1.03.10(ubuntu22.04)12.1
PyTorch2.3.03.12(ubuntu22.04)12.1
TensorFlow1.15.53.8(ubuntu20.04)11.2
TensorFlow2.5.03.8(ubuntu20.04)11.2
TensorFlow2.9.03.8(ubuntu20.04)11.2
Minicondaconda33.8(ubuntu20.04)11.6
Minicondaconda33.8(ubuntu20.04)11.8
Minicondaconda33.10(ubuntu22.04)11.8
JAX0.3.103.8(ubuntu18.04)11.1
PaddlePaddle2.2.03.8(ubuntu18.04)11.2
PaddlePaddle2.4.03.8(ubuntu18.04)11.2
TensorRT8.5.13.8(ubuntu20.04)11.8
TensorRT8.6.13.8(ubuntu20.04)11.8
Gromacs2023.23.10(ubuntu22.04)11.8
Jittor1.3.13.8(ubuntu18.04)11.

安装PyTorch参考

安装TensorFlow参考

使用建议

  1. 首先平台镜像中有没有您需要的Torch、TensorFlow等框架的相应版本,如果有首选平台内置的镜像
  2. 如果平台中没有合适的Torch、TensorFlow等框架版本,那么查询自己的框架需要什么CUDA版本,比如PyTorch=1.9.0需要CUDA=11.1,那么可以选择Miniconda/CUDA=11.1的平台镜像,然后在镜像内安装自己需要的框架,免去安装cudatoolkit的麻烦。(平台内置的CUDA均带.h头文件,如有二次编译代码的需求更方便)
  3. 如果以上条件都不满足,则可随便挑选一个Miniconda镜像,在开机后自行安装相关框架、CUDA、甚至其他版本的Python。