框架 | 镜像名称 | 支持的训练模式 | 备注 |
PyTorch | tilearn-llm0.9-torch2.3-py3.10-cuda12.4-gpu | DDP | 支持的核心库：Python 3.10，CUDA 12.4，jupyterlab 2.3.2，torch 2.3.0a0+40ec155e58.nv24.3，transformers 4.39.3，deepspeed 0.13.4，tilearn-llm 0.9.9，tilearn.ops 0.2.2.175，angel-vllm 0.4.2 支持的卡型：PNV6，H100，H800，PNV5b，L40，A100，A800，A10，V100，T4 支持的模块：任务式建模和开发机 |
| tilearn-llm0.9-torch2.1-py3.10-cuda12.1-gpu | DDP | 支持的核心库：Python 3.10，CUDA 12.1，jupyterlab 2.3.2，torch 2.1.2，transformers 4.39.3，deepspeed 0.14.0，tilearn-llm 0.9.3.3，tilearn.ops 0.2.1.172，angel-vllm 0.3.4 支持的卡型：H100，H800，PNV5b，L40，A100，A800，A10，V100，T4 支持的模块：任务式建模和开发机 |
| tilearn-llm0.8-torch2.1-py3.10-cuda12.1-gpu | DDP | 支持的核心库：Python 3.10，CUDA 12.1，jupyterlab 2.3.2，torch 2.1.0a0+b5021ba，transformers 4.31.0，deepspeed 0.10.0，tilearn-llm 0.8.3，tilearn.ops 0.2.0.1 支持的卡型：H100，H800，PNV5b，L40，A100，A800，A10，V100，T4 支持的模块：任务式建模和开发机 |
| ti-acc2.5-torch1.9-py3.8-cuda11.1-gpu | DDP | 支持的核心库：Python 3.8，CUDA 11.1，torch 1.9.0+cu111，tiacc-training.torch 2.5.1.dev13 支持的卡型：A100，A10，V100，T4 支持的模块：任务式建模 |
| torch1.9-py3.8-cuda11.1-gpu | DDP，MPI，Horovod | 支持的核心库：Python 3.8，CUDA 11.1，torch 1.9.0+cu111 支持的卡型：A100，A10，V100，T4 支持的模块：任务式建模 |
| ti-acc2.5-torch1.12-tf1.15-tf2.4-pyspark2.4.5-py3.8-cuda11.3-gpu | - | 支持的核心库：jupyterlab 3.6.1，多个 conda 环境，包括： - pyspark: Python 3.7，spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 - pyspark3：Python 3.8，spark-3.3.1-bin-hadoop3 - pytorch_py3：Python 3.8，CUDA 11.1，torch 1.9.0+cu111 - tiacc_pytorch_py3：Python 3.8，CUDA 11.1，torch 1.12.1+cu113，tiacc-training.torch 2.5.1.dev10 - tf_py3：Python 3.7，CUDA 10.0，tensorflow-gpu 1.15.0 - tiacc_tf_py3：Python 3.7，CUDA 10.0，tensorflow-gpu 1.15.0 - tf2_py3：Python 3.8，CUDA 11.0，tensorflow 2.4.0 支持的卡型：V100，T4，部分 kernel 支持A100/A10 支持的模块：开发机 |
TensorFlow | ti-acc1.0-tf1.15-py3.6-cuda10.0-gpu | PS-Worker | - |
| tf1.15-py3.7-cpu | PS-Worker，MPI，Horovod | - |
| tf1.15-py3.7-cuda10.0-gpu | | |
| tf2.4-py3.8-cpu | | |
| tf2.4-py3.8-cuda11.1-gpu | | |
Spark | spark2.4.5-cpu | Spark | - |
PySpark | spark2.4.5-py3.6-cpu | Spark | - |
其他 | py3.8-cpu | - | 包含 Miniforge3, jupyterlab 4.3, tensorboard 2.18.0, Python 3.8 conda 环境 支持的模块：开发机 |
| py3.10-cpu | - | 包含 Miniforge3, jupyterlab 4.3, tensorboard 2.18.0, Python 3.10 conda 环境 支持的模块：开发机 |
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