云服务器
在腾讯云AI服务器上选择预装镜像时，需根据具体应用场景、框架需求及开发习惯来决定。以下是常见镜像的对比和推荐：
1. 腾讯云官方AI镜像
- 适用场景：快速部署主流AI框架，适合深度学习、机器学习任务。
- 推荐镜像：
- TencentOS Server with AI：腾讯优化版，集成CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch等，兼容性佳。
- Ubuntu/Debian/CentOS with AI Packages：预装NVIDIA驱动、Python科学计算库（如NumPy、SciPy）及AI框架。
2. 框架专属镜像
- PyTorch镜像：已配置PyTorch、TorchVision及依赖项，适合研究或原型开发。
- TensorFlow镜像：包含TensorFlow 2.x、Keras，适合工业级模型训练。
- Horovod镜像：支持分布式训练，适合多GPU/多节点场景。
3. 开发环境镜像
- Jupyter Notebook/Lab：内置Jupyter环境，适合交互式开发（需配合conda或Docker）。
- CUDA Toolkit + cuDNN镜像：仅基础驱动和计算库，需自行安装框架（适合自定义需求）。
4. 容器化镜像（Docker）
- NVIDIA NGC镜像：腾讯云支持直接拉取NGC容器（如PyTorch/TensorFlow的优化版本），性能调优较好。
- 自定义Dockerfile：若有特定版本需求，可基于官方镜像自行构建。
选择建议
- 新手/快速上手：选 TencentOS Server with AI 或 PyTorch/TensorFlow官方镜像，省去环境配置时间。
- 自定义需求：选基础系统（如Ubuntu 20.04 LTS）+ 手动安装（通过
conda或pip）。 - 企业级/分布式训练：考虑Horovod镜像或Kubernetes集群搭配NGC容器。
- GPU提速验证：确保镜像已集成对应版本的CUDA（如CUDA 11.4 for RTX 30系列）。
注意事项
- GPU驱动兼容性：检查实例GPU型号（如T4/V100）与CUDA版本的匹配性。
- 框架版本：确认预装框架版本是否符合项目要求（如PyTorch 1.9 vs 2.0）。
- 存储与网络：大数据集训练建议搭配高性能云硬盘（如SSD）或COS存储。
操作步骤
- 控制台选择：创建实例时，在“镜像”选项中选择“公有镜像”或“AI与机器学习”分类。
- API部署：若需批量操作，可通过API指定镜像ID（如
img-xxx）。
建议先测试镜像功能，再投入生产。腾讯云文档会提供最新镜像列表和更新日志，可随时查阅。