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 |
---|---|---|---|
PyTorch | 1.10.0 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.3 |
PyTorch | 1.11.0 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.3 |
PyTorch | 2.1.0 | 3.8(ubuntu20.04) | 12.1 |
PyTorch | 2.1.0 | 3.10(ubuntu22.04) | 12.1 |
PyTorch | 2.3.0 | 3.12(ubuntu22.04) | 12.1 |
TensorFlow | 1.15.5 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.2 |
TensorFlow | 2.5.0 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.2 |
TensorFlow | 2.9.0 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.2 |
Miniconda | conda3 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.6 |
Miniconda | conda3 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.8 |
Miniconda | conda3 | 3.10(ubuntu22.04) | 11.8 |
JAX | 0.3.10 | 3.8(ubuntu18.04) | 11.1 |
PaddlePaddle | 2.2.0 | 3.8(ubuntu18.04) | 11.2 |
PaddlePaddle | 2.4.0 | 3.8(ubuntu18.04) | 11.2 |
TensorRT | 8.5.1 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.8 |
TensorRT | 8.6.1 | 3.8(ubuntu20.04) | 11.8 |
Gromacs | 2023.2 | 3.10(ubuntu22.04) | 11.8 |
Jittor | 1.3.1 | 3.8(ubuntu18.04) | 11. |
安装PyTorch: 参考
安装TensorFlow: 参考
使用建议:
- 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
- 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)
- 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。