Machine Learning Images

  • Image de base
    Ubuntu Bionic
  • Compatibilité
    Cuda® 10, Python 3.7
  • Machine Learning Frameworks
    Scikit-Learn, Nvidia® RAPIDS
  • Deep Learning Frameworks
    Tensorflow, Keras, Pytorch, Fast.ai, JAX
  • Interactive Workspaces
    Jupyter Notebook
  • Conteneurisation
    Compatible Docker & Kubernetes managé
Images pré-packagées
Versions sûres et à jour
Frameworks IA/ML
Région disponible
  • Paris
  • Optimisées pour les instances GPU
  • Maintenues par Scaleway
  • Intégrées à l'écosystème
Outil gratuit

Des images de Machine Learning prêtes à l'emploi

Les Machine Learning Images de Scaleway fournissent aux Experts de l’Intelligence Artificielle, du Machine Learning, du Deep Learning et du BigData tous les outils dont ils ont besoin dans leurs workflows, simplement et rapidement.

Quelque soit l’échelle de vos projets, vous pouvez lancer des instances GPU dans le Cloud avec les Frameworks, outils et packages les plus courants comme PyTorch, Tensorflow, Nvidia® RAPIDS ou encore JAX préinstallées dans vos images.

Ces images GPU sont fournies sans aucun frais supplémentaires.

 

Ubuntu Bionic ML 10.1
CUDA® 10.1

Ubuntu Bionic ML 10.1 est la dernière version des Images de Machine Learning proposée par Scaleway. Elle inclue les frameworks populaires en versions récentes : CUDA® 10.1, Tensorflow 2.2, PyTorch 1.5.

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Ubuntu Bionic ML 9.2
CUDA® 9.2

Ubuntu Bionic ML 9.2 est une image de Machine Learning proposée par Scaleway à destination des utilisateurs dont les usages requièrent spécifiquement  la version 9.2 de CUDA®.

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Contenu complet de nos images de Machine Learning

Tous les packages et frameworks embarqués

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Note: Vous pouvez avoir une liste détaillée des packages Python et des versions pré-installées de Conda dans le contenu du fichier /root/conda-ai-env-requirements.frozen de nos images de Machine Learning.

Retrouvez les outils de Machine et Deep learning les plus populaires

TensorFlow & Keras

TensorFlow est une plate-forme open source de ML. Elle dispose d’un écosystème complet et flexible d’outils, de bibliothèques et de ressources communautaires qui permet de créer et de déployer facilement des applications de Machine Learning.

Keras est désormais l’API de haut niveau par défaut dans Tensorflow 2.0

PyTorch

Pytorch est un framework d’apprentissage automatique open source qui accélère le passage du prototypage de recherche au déploiement en production. PyTorch permet une expérimentation rapide et flexible et une production efficace grâce à un frontal convivial, une formation distribuée et un écosystème d’outils et de bibliothèques.

scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque de logiciels de ML gratuits pour Python. Elle propose des algorithmes de classification, de régression et de clustering, notamment des vector machines, random forests, gradient boosting, k-means et DBSCAN, et est conçu pour interagir avec les bibliothèques Python NumPy et SciPy.

RAPIDS

La suite de logiciels et d’APIs OpenSource RAPIDS vous donne la possibilité d’exécuter des pipelines de data science et de data analytics entièrement sur des GPU.
RAPIDS se concentre également sur les tâches courantes de préparation de données pour l’analyse et la science des données.

Conda

conda est un système de gestion de paquets et un système de gestion d’environnement Linux. Conda installe, exécute et met à jour rapidement les packages et leurs dépendances. Avec seulement quelques commandes, vous pouvez configurer un environnement totalement séparé pour exécuter cette version différente de Python.

Et encore davantage

De nombreux autres outils sont proposés dans nos images de Machine Learning, comme les outils de Natural Language Processing  (spacybeautifulsoup4), de Visualisation (matplotlibbokehseabornplotly) , de manipulation d’images (NVIDIA® DaliPillow),  d’ implémentations d’algorithmes de Gradient Boosting (XGBoostCatBoost) ou de Forecasting (Facebook Prophet).

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