腾讯云GPU云服务器 - 使用预装 AI 环境的镜像
文档简介：
操作场景：
为方便用户使用，云市场提供了预装 GPU 驱动和 AI 环境的镜像。在创建 GPU 实例时，可以通过镜像市场选择相关镜像完成部署。
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操作场景
为方便用户使用，云市场提供了预装 GPU 驱动和 AI 环境的镜像。在创建 GPU 实例时，可以通过镜像市场选择相关镜像完成部署。
操作步骤
选择安装驱动预装镜像
活动页
1. 在 活动页 选择所需要的 GPU 实例机型及相关配置。
2. 选择预装镜像，单击 TensorFlow 2.8.0 或 Pytorch 1.9.1。如下图所示：
3. 根据界面提示，完成实例创建的配置。
4. 参见 指引，登录 JupyterNotebook。
购买页
1. 在 购买页 选择所需要的 GPU 实例机型及相关配置。
2. 在镜像中选择镜像市场，单击从镜像市场选择。如下图所示：
3. 在弹出的选择镜像对话框的搜索框中，输入 TensorFlow 2.8.0 或 Pytorch 1.9.1 并单击搜索按钮，如下图所示：
4. 根据实际需求，选择预装 GPU 驱动的镜像，单击免费使用。如下图所示：
5. 根据界面提示，完成实例创建的配置。
6. 参见 指引，登录 JupyterNotebook。
登录 JupyterNotebook
1. 在 控制台 登录实例，执行以下命令取得登录 JupyterNotebook 的链接：
jupyter notebook list | sed "s/\(localhost\|127.0.0.1\|0.0.0.0\)/$(curl http://metadata.tencentyun.com/latest/meta-data/public-ipv4/)/"
2. 复制登录链接在浏览器打开，在 JupyterNotebook 中验证 AI 框架 和 GPU 环境：
AI 环境预装镜像列表
TensorFlow 2.8.0 Ubuntu 18.04 GPU 基础镜像（预装460驱动）
Pytorch 1.9.1 Ubuntu 18.04 GPU 基础镜像（预装460驱动）
以上镜像为计算型 GPU 实例 GN7/GN10/GN10Xp 专用，预装了 AI 框架、JupyterNotebook 和 NVIDIA Tesla GPU 驱动程序 460.106.00，以及 CUDA 11.2.2。
说明
预装镜像的 AI 开发框架、驱动和 CUDA 版本是固定的，选择有限。如需自定义安装驱动和 CUDA，请参见 安装 NVIDIA Tesla 驱动。
