PyTorch
Saiba mais sobre ambientes conda PyTorch.
Uma descrição do ambiente conda PyTorch 2.4.0 para GPU com Python 3.10 com CUDA 12.4 (versão 1.0).
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Liberado |
Agosto de 23 2024 |
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Descrição |
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina usada para aplicativos em visão computacional e processamento de linguagem natural. Ele fornece recursos de alto nível para computação de tensores e redes neurais profundas. Use oracle-ads para acelerar o workflow de ciência de dados com ferramentas que automatizam tarefas comuns. Esse ambiente inclui o kit de ferramentas CUDA e bibliotecas comumente usadas no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs). Para começar a usar o ambiente PyTorch, abra e revise o exemplo de notebook get-started.ipynb, usando o Iniciador. |
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Versão do Python |
3.1 |
| Slug |
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| Caminho do Object Storage | O caminho do serviço Object Storage pode ser encontrado no Explorador de Ambientes em uma sessão de notebook criada no realm que você está usando. O caminho é específico do realm. |
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Bibliotecas Principais |
Para obter uma lista completa de bibliotecas Python pré-instaladas, consulte pytorch24_p310_gpu_x86_64_v1.txt. |
Uma descrição do ambiente conda PyTorch 2.3.1 para GPU com Python 3.10 com CUDA 12.1 (versão 1.0).
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Liberado |
Agosto de 23 2024 |
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Descrição |
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina usada para aplicativos em visão computacional e processamento de linguagem natural. Ele fornece recursos de alto nível para computação de tensores e redes neurais profundas. Use oracle-ads para acelerar o workflow de ciência de dados com ferramentas que automatizam tarefas comuns. Esse ambiente inclui o kit de ferramentas CUDA e bibliotecas comumente usadas no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs). Para começar a usar o ambiente PyTorch, abra e revise o exemplo de notebook get-started.ipynb, usando o Iniciador. |
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Versão do Python |
3.1 |
| Slug |
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| Caminho do Object Storage | O caminho do serviço Object Storage pode ser encontrado no Explorador de Ambientes em uma sessão de notebook criada no realm que você está usando. O caminho é específico do realm. |
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Bibliotecas Principais |
Para obter uma lista completa de bibliotecas Python pré-instaladas, consulte pytorch23_p310_gpu_x86_64_v1.txt. |
Uma descrição do ambiente conda PyTorch 2.1 para GPU com Python 3.9 com CUDA 11.8 (versão 1.0).
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Liberado |
9o de fevereiro de 2024 |
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Descrição |
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina usada para aplicativos em visão computacional e processamento de linguagem natural. Ele fornece recursos de alto nível para computação de tensores e redes neurais profundas. Use oracle-ads para acelerar o workflow de ciência de dados com ferramentas que automatizam tarefas comuns. Esse ambiente inclui o CUDA 11.8 e bibliotecas comumente usadas no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs). Para começar a usar o ambiente PyTorch, abra e revise o exemplo de notebook get-started.ipynb, usando o Iniciador. |
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Versão do Python |
3.9 |
| Slug |
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| Caminho do Object Storage | O caminho do serviço Object Storage pode ser encontrado no Explorador de Ambientes em uma sessão de notebook criada no realm que você está usando. O caminho é específico do realm. |
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Bibliotecas Principais |
Para obter uma lista completa de bibliotecas Python pré-instaladas, consulte pytorch21_p39_gpu_v1.txt. |
Uma descrição do ambiente conda PyTorch 2.0 para GPU com Python 3.9 com CUDA 11.8 (versão 2.0).
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Liberado |
setembro de 12, 2023 |
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Descrição |
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina usada para aplicativos em visão computacional e processamento de linguagem natural. Ele fornece recursos de alto nível para computação de tensores e redes neurais profundas. Use oracle-ads para acelerar fluxos de trabalho do Data Science com ferramentas que automatizam tarefas comuns. Esse ambiente inclui o CUDA 11.8 e bibliotecas comumente usadas no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs). Para começar a usar este ambiente conda, consulte o notebook de Conceitos Básicos, usando o Launcher. |
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Versão do Python |
3.8 |
| Slug |
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| Caminho do Object Storage | O caminho do serviço Object Storage pode ser encontrado no Explorador de Ambientes em uma sessão de notebook criada no realm que você está usando. O caminho é específico do realm. |
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Bibliotecas Principais |
Para obter uma lista completa de bibliotecas Python pré-instaladas, consulte pytorch20_p39_gpu_v2.txt. |