Lista de versiones del entorno de ejecución

AI Platform Prediction usa imágenes de contenedor, según la designación de la versión del entorno de ejecución, para configurar los recursos de la nube a fin de entregar las solicitudes de entrenamiento y predicción. En esta página, se enumeran las versiones del entorno de ejecución y sus paquetes constituyentes. Para obtener más información, consulta Cómo administrar versiones del entorno de ejecución.

Versiones compatibles del entorno de ejecución de AI Platform Prediction

Las versiones siguientes son compatibles con AI Platform Prediction:

Versión Paquete Lanzamiento Última actualización Fin de la disponibilidad
2.11 TensorFlow 2.11.0
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.2

Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.11 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.11 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.11 del entorno de ejecución.

Listas de paquetes

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.6.2
scikit-learn 1.0.2
joblib 1.2.0
httplib2 0.15.0
python-json-logger 2.0.4
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.1
tornado 5.1.1
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
Otras dependencias de contenedores de aprendizaje profundo
ca-certificates-java
libatlas-base-dev
liblapack-dev
gfortran
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
libio-all-perl
libyaml-0-2
Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo
27 de enero de 2023 27 de enero de 2023

A partir del 27 de enero de 2024, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 27 de enero de 2025, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.10 TensorFlow 2.10.0
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.10 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.10 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.10 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.6.1
scikit-learn 1.0.2
sympy 1.10.1
joblib 1.1.0
httplib2 0.15.0
python-json-logger 2.0.4
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.1
tornado 5.1.1
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
cloudml-hypertune (latest)
Otras dependencias de contenedores de aprendizaje profundo
ca-certificates-java
libatlas-base-dev
liblapack-dev
gfortran
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
libio-all-perl
libyaml-0-2
Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo
Noviembre de 2 2021 Noviembre de 2 2021

A partir del 2 de noviembre de 2023, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.

El 2 de noviembre de 2024, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.9 TensorFlow 2.9.0
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.9 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.9 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.9 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.6.1
scikit-learn 1.0.2
sympy 1.10.1
statsmodels 0.13.2
httplib2 0.15.0
python-json-logger 2.0.4
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.1
tornado 5.1.1
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
joblib 1.1.0
cloudml-hypertune (más reciente)
Otro Dependencias de Deep Learning Containers
ca-certificates-java
libatlas-base-dev
liblapack-dev
gfortran
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
libio-all-perl
libyaml-0-2
Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo
30 de agosto de 2022 30 de agosto de 2022

A partir del 30 de agosto de 2023, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 30 de agosto de 2024, AI Platform Prediction borra todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.8 TensorFlow 2.8.0
scikit-learn 1.0
XGBoost 1.5.1

Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.8 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.8 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.8 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.5.1
numpy 1.21.5
pandas 1.3.4
scipy 1.7.3
scikit-learn 1.0
sympy 1.9
statsmodels 0.13.1
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.15.0
wrapt 1.13.3
crcmod 1.7
python-json-logger 2.0.2
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.0
tornado 5.1.1
grpcio 1.42.0
requests 2.26.0
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
google-cloud-resource-manager 1.3.3
joblib 1.1.0
cloudml-hypertune (latest)
Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo
ca-certificates-java
libatlas-base-dev
liblapack-dev
gfortran
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
libio-all-perl
libyaml-0-2
Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo
16 de marzo de 2022 16 de marzo de 2022

A partir del 16 de marzo de 2023, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, o versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 16 de marzo de 2024, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.7 TensorFlow 2.7.0
scikit-learn 1.0
XGBoost 1.4.2

Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.7 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.7 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.7 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.4.2
numpy 1.19.5
pandas 1.3.3
scipy 1.7.1
scikit-learn 1.0
sympy 1.8
statsmodels 0.13.0
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.15.0
python-dateutil 2.8.2
six 1.15.0
future 0.18.2
PyYAML 3.13
wrapt 1.12.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.9.0
python-json-logger 2.0.2
wheel 0.37.0
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.0
tornado 5.1.1
grpcio 1.41.0
requests 2.26.0
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
google-cloud-bigquery 2.28.1
google-cloud-bigtable 2.4.0
google-cloud-datastore 2.1.6
google-cloud-logging 1.15.0
google-cloud-pubsub 2.8.0
google-cloud-resource-manager 1.2.0
google-cloud-storage 1.42.3
joblib 1.1.0
cloudml-hypertune (latest)
psutil 5.8.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.7
python3-dev
python3.7-dev
python3-pip
python3-setuptools
python2.7 (no se puede usar para versiones de modelos o trabajos de entrenamiento)
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
17 de noviembre de 2021 17 de noviembre de 2021

A partir del 17 de noviembre de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.

El 17 de noviembre de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.6 TensorFlow 2.6.0
scikit-learn 0.24.2
XGBoost 1.4.2

Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.6 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.6 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.6 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.4.2
numpy 1.19.5
pandas 1.2.5
scipy 1.7.0
scikit-learn 0.24.2
sympy 1.8
statsmodels 0.12.2
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.15.0
python-dateutil 2.8.1
six 1.15.0
future 0.18.2
PyYAML 3.13
wrapt 1.12.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.9.0
python-json-logger 2.0.1
wheel 0.36.2
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.0
tornado 5.1.1
grpcio 1.38.1
requests 2.25.1
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
google-cloud-bigquery 2.20.0
google-cloud-bigtable 2.2.0
google-cloud-datastore 2.1.3
google-cloud-logging 1.15.0
google-cloud-pubsub 2.6.0
google-cloud-resource-manager 0.30.3
google-cloud-storage 1.40.0
joblib 1.0.1
cloudml-hypertune (latest)
psutil 5.8.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.7
python3-dev
python3.7-dev
python3-pip
python3-setuptools
python2.7 (no se puede usar para versiones de modelos o trabajos de entrenamiento)
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
Octubre Octubre

A partir del 6 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.

El 6 de octubre de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.

2.5 TensorFlow 2.5.1
scikit-learn 0.24.1
XGBoost 1.4.0

Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.5 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.5 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.5 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.4.0
numpy 1.19.5
pandas 1.2.3
scipy 1.6.2
scikit-learn 0.24.1
sympy 1.8
statsmodels 0.12.2
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.15.0
python-dateutil 2.8.1
six 1.15.0
future 0.18.2
PyYAML 3.13
wrapt 1.12.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.9.0
python-json-logger 2.0.1
wheel 0.36.2
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.0
tornado 5.1.1
grpcio 1.34.1
requests 2.25.1
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
google-cloud-bigquery 2.13.1
google-cloud-bigtable 2.0.0
google-cloud-datastore 2.1.0
google-cloud-logging 1.15.0
google-cloud-pubsub 2.4.1
google-cloud-resource-manager 0.30.3
google-cloud-storage 1.37.1
joblib 1.0.1
cloudml-hypertune (más reciente)
psutil 5.8.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.7
python3-dev
python3.7-dev
python3-pip
python3-setuptools
python2.7 (no se puede usar para versiones de modelos o trabajos de entrenamiento)
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
8 de junio de 2021 8 de junio de 2021

A partir del 13 de agosto de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 13 de agosto de 2023, AI Platform Prediction borra todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.4 TensorFlow 2.4.1
scikit-learn 0.24.0
XGBoost 1.3.1

Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.4 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.4 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.4 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.3.1
numpy 1.19.4
pandas 1.1.5
scipy 1.5.4
scikit-learn 0.24.0
sympy 1.7.1
statsmodels 0.12.1
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.15.0
python-dateutil 2.8.1
six 1.15.0
future 0.18.2
PyYAML 3.13
wrapt 1.12.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.9.0
python-json-logger 2.0.1
wheel 0.36.2
WebOb 1.8.6
Paste 3.5.0
tornado 5.1.1
grpcio 1.32.0
requests 2.25.1
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.3
google-cloud-bigquery 2.6.1
google-cloud-bigtable 1.6.1
google-cloud-datastore 2.1.0
google-cloud-logging 1.15.0
google-cloud-pubsub 2.2.0
google-cloud-resource-manager 0.30.3
google-cloud-storage 1.35.0
joblib 1.0.0
cloudml-hypertune (más reciente)
psutil 5.8.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.7
python3-dev
python3.7-dev
python3-pip
python3-setuptools
python2.7 (no se puede usar para versiones de modelos o trabajos de entrenamiento)
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
16 de abril de 2021 16 de abril de 2021

A partir del 16 de abril de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 16 de abril de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.3 TensorFlow 2.3.1
scikit-learn 0.23.2
XGBoost 1.2.1

Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.3 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.3 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.3 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.2.1
numpy 1.18.5
pandas 1.1.3
scipy 1.4.1
scikit-learn 0.23.2
sympy 1.6.2
statsmodels 0.12.0
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.15.0
python-dateutil 2.8.1
six 1.15.0
future 0.18.2
PyYAML 3.13
wrapt 1.12.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.9.0
python-json-logger 2.0.1
wheel 0.35.1
WebOb 1.8.6
Paste 3.5.0
tornado 5.1.1
grpcio 1.33.1
requests 2.24.0
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.2
google-cloud-bigquery 2.2.0
google-cloud-bigtable 1.5.1
google-cloud-datastore 1.15.3
google-cloud-logging 1.15.0
google-cloud-pubsub 2.1.0
google-cloud-resource-manager 0.30.2
google-cloud-storage 1.32.0
joblib 0.17.0
cloudml-hypertune (más reciente)
psutil 5.7.2
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.7
python3-dev
python3.7-dev
python3-pip
python3-setuptools
python2.7 (no se puede usar para versiones de modelos o trabajos de entrenamiento)
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
9 de diciembre de 2020 9 de diciembre de 2020

A partir del 9 de diciembre de 2021, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 9 de diciembre de 2022, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.2 TensorFlow 2.2.0
scikit-learn 0.23.1
XGBoost 1.1.1

Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

La versión 2.2 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.2 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.2 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 1.1.1
numpy 1.18.5
pandas 1.0.4
scipy 1.4.1
scikit-learn 0.23.1
sympy 1.6
statsmodels 0.11.1
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.18.1
python-dateutil 2.8.1
six 1.15.0
future 0.18.2
PyYAML 5.3.1
wrapt 1.12.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.9.3
python-json-logger 0.1.11
wheel 0.34.2
WebOb 1.8.6
Paste 3.4.1
tornado 5.1.1
grpcio 1.29.0
requests 2.23.0
webapp2 3.0.0b1
mock 4.0.2
google-cloud-bigquery 1.25.0
google-cloud-bigtable 1.2.1
google-cloud-datastore 1.12.0
google-cloud-logging 1.15.0
google-cloud-pubsub 1.6.0
google-cloud-resource-manager 0.30.2
google-cloud-storage 1.29.0
joblib 0.15.1
cloudml-hypertune (más reciente)
psutil 5.7.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.7
python3-dev
python3.7-dev
python3-pip
python3-setuptools
python2.7 (no se puede usar para versiones de modelos o trabajos de entrenamiento)
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
28 de agosto de 2020 28 de agosto de 2020

A partir del 28 de agosto de 2021, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 28 de agosto de 2022, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

2.1 TensorFlow 2.1.0
scikit-learn 0.22.1
XGBoost 0.90

La versión 2.1 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 2.1.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.1 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.1 del entorno de ejecución.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.90
numpy 1.18.0
pandas 0.25.3
scipy 1.4.1
scikit-learn 0.22
sympy 1.5
statsmodels 0.10.2
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.15.0
python-dateutil 2.8.1
six 1.13.0
future 0.18.2
PyYAML 5.2
wrapt 1.11.2
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.7.11
python-json-logger 0.1.11
wheel 0.33.6
WebOb 1.8.5
Paste 3.2.3
tornado 5.1.1
grpcio 1.26.0
requests 2.22.0
webapp2 3.0.0b1
mock 3.0.5
google-cloud-bigquery 1.23.1
google-cloud-bigtable 1.2.0
google-cloud-datastore 1.10.0
google-cloud-logging 1.14.0
google-cloud-pubsub 1.1.0
google-cloud-resource-manager 0.30.0
google-cloud-storage 1.23.0
joblib 0.14.1
cloudml-hypertune (más reciente)
psutil 5.7.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.7
python3-dev
python3.7-dev
python3-pip
python3-setuptools
python2.7 (no se puede usar para versiones de modelos o trabajos de entrenamiento)
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
9 de marzo de 2020 9 de marzo de 2020

A partir del 9 de marzo de 2021, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento ni versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución. Se seguirá admitiendo la predicción por lotes.

El 31 de enero de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.

1.15 TensorFlow 1.15.0
scikit-learn 0.20.4
XGBoost 0.82

La versión 1.15 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.15.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

Python 3.7 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.15 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.82
numpy 1.16.5
pandas 0.24.2
scipy 1.2.2
scikit-learn 0.20.4
sympy 1.4
statsmodels 0.10.1
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.12.0
python-dateutil 2.7.5
argparse 1.4.0
six 1.12.0
future 0.17.1
PyYAML 3.13
wrapt 1.11.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.7.8
python-json-logger 0.1.10
subprocess32 3.5.3 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.32.3
WebOb 1.8.5
Paste 3.0.6
tornado 5.1.1
grpcio 1.18.0
requests 2.19.0
webapp2 3.0.0b1
mock 2.0.0
google-cloud-bigquery 1.20.0
google-cloud-bigtable 1.0.0
google-cloud-datastore 1.9.0
google-cloud-logging 1.12.1
google-cloud-pubsub 1.0.0
google-cloud-resource-manager 0.29.2
google-cloud-storage 1.19.1
joblib 0.13.0
cloudml-hypertune (latest)
psutil 5.7.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
19 de diciembre de 2019 19 de diciembre de 2019

A partir del 30 de septiembre de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 30 de septiembre de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.14 TensorFlow 1.14.0
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

La versión 1.14 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.14.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

Python 3.5 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.14 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.81
numpy 1.16.4
pandas 0.24.0
scipy 1.2.1
scikit-learn 0.20.2
sympy 1.3
statsmodels 0.9.0
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.12.0
python-dateutil 2.7.5
argparse 1.4.0
six 1.12.0
PyYAML 3.13
wrapt 1.11.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.7.8
python-json-logger 0.1.10
subprocess32 3.5.3 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.32.3
WebOb 1.8.5
Paste 3.0.6
tornado 5.1.1
grpcio 1.18.0
requests 2.19.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud 0.32.0
joblib 0.13.0
cloudml-hypertune (latest)
psutil 5.7.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
19 de julio de 2019 16 de agosto de 2019

A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 19 de julio de 2021, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.13 TensorFlow 1.13.1
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

La versión 1.13 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.13.1 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

Python 3.5 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.13 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.81
numpy 1.16.4
pandas 0.24.0
scipy 1.2.1
scikit-learn 0.20.2
sympy 1.3
statsmodels 0.9.0
oauth2client 4.1.3
httplib2 0.12.0
python-dateutil 2.7.5
argparse 1.4.0
six 1.12.0
PyYAML 3.13
wrapt 1.11.1
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.7.8
python-json-logger 0.1.10
subprocess32 3.5.3 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.32.3
WebOb 1.8.5
Paste 3.0.6
tornado 5.1.1
grpcio 1.18.0
requests 2.19.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud 0.32.0
joblib 0.13.0
cloudml-hypertune (latest)
psutil 5.7.0
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
6 de marzo de 2019 16 de agosto de 2019

A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 6 de marzo de 2021, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.12 TensorFlow 1.12.3
scikit-learn 0.20.0
XGBoost 0.81

La versión 1.12 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.12.3 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

Python 3.5 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.12 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.81
numpy 1.15.4
pandas 0.23.4
scipy 1.1.0
scikit-learn 0.20.0
sympy 1.1.1
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.7.5
argparse 1.4.0
six 1.11.0
PyYAML 3.13
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
subprocess32 3.5.3 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.32.2
WebOb 1.8.2
Paste 2.0.3
tornado 5.1.1
grpcio 1.16.0
requests 2.19.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud 0.32.0
joblib 0.13
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
19 de diciembre de 2018 19 de julio de 2019

A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 19 de diciembre de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.11 TensorFlow 1.11
scikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.80

La versión 1.11 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.11.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución.

Python 3.5 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.11 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.80
numpy 1.15.1
pandas 0.23.4
scipy 1.1.0
scikit-learn 0.19.2
sympy 1.1.1
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.7.3
argparse 1.4.0
six 1.11.0
PyYAML 3.13
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
subprocess32 3.5.2 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.31.1
WebOb 1.8.2
Paste 2.0.3
tornado 5.1.1
grpcio 1.15.0
requests 2.19.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud 0.32.0
joblib 0.11
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
19 de diciembre de 2018

A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 19 de diciembre de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.10 TensorFlow 1.10
scikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.72.1

La versión 1.10 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.10.0 para CPU y GPU (las GPU no son compatibles con la predicción en línea).

Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.10 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.72.1
numpy 1.14.5
pandas 0.23.3
scipy 1.1.0
scikit-learn 0.19.2
sympy 1.1.1
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.7.3
argparse 1.4.0
six 1.11.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
subprocess32 3.5.2 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.31.1
WebOb 1.8.2
Paste 2.0.3
tornado 5.1
grpcio 1.13.0
requests 2.19.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud 0.32.0
joblib 0.11
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
31 de agosto de 2018 19 de diciembre de 2018

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 31 de agosto de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.9 TensorFlow 1.9
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.72.1

La versión 1.9 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.9.0 para CPU y GPU (las GPU no son compatibles con la predicción en línea).

Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.9 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.72.1
numpy 1.14.5
pandas 0.23.1
scipy 1.1.0
scikit-learn 0.19.1
sympy 1.1.1
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.7.3
argparse 1.4.0
six 1.11.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
subprocess32 3.5.2 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.31.1
WebOb 1.8.2
Paste 2.0.3
tornado 5.0.2
grpcio 1.12.1
requests 2.19.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud 0.32.0
joblib 0.11
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
27 de junio de 2018 19 de diciembre de 2018

A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución.

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 27 de junio de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de los modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.8 TensorFlow 1.8
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.71

La versión 1.8 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.8.0 para CPU y GPU (las GPU no son compatibles con la predicción en línea).

Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.8 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Los paquetes gcloud y google-cloud-logging se reemplazaron por el paquete google-cloud, que contiene los paquetes que se quitaron.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.71
numpy 1.14.2
pandas 0.22.0
scipy 1.0.1
scikit-learn 0.19.1
sympy 1.1.1
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.6.0
argparse 1.4.0
six 1.11.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
subprocess32 3.2.7 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.31.0
WebOb 1.7.2
Paste 2.0.3
tornado 5.0.2
grpcio 1.11.0
requests 2.13.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud 0.32.0
joblib 0.11
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
8 de mayo de 2018 19 de diciembre de 2018

A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución.

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 8 de mayo de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.7 TensorFlow 1.7
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

La versión 1.7 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.7.0 para CPU y GPU.

Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.7 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.7.post3
numpy 1.13.3
pandas 0.19.2
scipy 0.19.1
scikit-learn 0.19.1
sympy 1.0
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.6.0
argparse 1.4.0
six 1.10.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
gcloud 0.18.3
subprocess32 3.2.7 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.30.0a0
WebOb 1.7.2
Paste 2.0.3
tornado 4.5.1
grpcio 1.8.6
requests 2.13.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud-logging 1.0.0
joblib 0.11
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
26 de abril de 2018 19 de diciembre de 2018

A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución.

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 26 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.6 TensorFlow 1.6
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

La versión 1.6 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.6.0 para CPU y GPU.

Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.6 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.7.post3
numpy 1.13.3
pandas 0.19.2
scipy 0.19.1
scikit-learn 0.19.1
sympy 1.0
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.6.0
argparse 1.4.0
six 1.10.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
gcloud 0.18.3
subprocess32 3.2.7 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.30.0a0
WebOb 1.7.2
Paste 2.0.3
tornado 4.5.1
grpcio 1.8.6
requests 2.13.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud-logging 1.0.0
joblib 0.11
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
20 de marzo de 2018 19 de diciembre de 2018

A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución.

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.5 TensorFlow 1.5
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

La versión 1.5 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.5.0 para CPU y GPU.

Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.5 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.7.post3
numpy 1.13.3
pandas 0.19.2
scipy 0.19.1
scikit-learn 0.19.1
sympy 1.0
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.6.0
argparse 1.4.0
six 1.10.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
gcloud 0.18.3
subprocess32 3.2.7 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.30.0a0
WebOb 1.7.2
Paste 2.0.3
tornado 4.5.1
grpcio 1.3.0
requests 2.13.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud-logging 1.0.0
joblib 0.11
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
13 de marzo de 2018 19 de diciembre de 2018

A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución.

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.4 TensorFlow 1.4.0 y 1.4.1
scikit-learn 0.18.1
XGBoost 0.6a2

La versión 1.4 del entorno de ejecución usa TensorFlow 1.4.0 para la predicción en línea y 1.4.1 a fin de realizar la predicción y entrenamiento por lotes.

Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.4 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3.

La primera versión del entorno de ejecución de AI Platform Prediction que proporciona compatibilidad con scikit-learn y XGBoost es la versión 1.4.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
xgboost 0.6a2
numpy 1.12.1
pandas 0.19.2
scipy 0.19.0
scikit-learn 0.18.1
sympy 1.0
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.6.0
argparse 1.4.0
six 1.10.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
gcloud 0.18.3
subprocess32 3.2.7 (se quita cuando se ejecuta en el entrenamiento de Python 3)
wheel 0.30.0a0
WebOb 1.7.2
Paste 2.0.3
tornado 4.5.1
grpcio 1.3.0
requests 2.13.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud-logging 1.0.0
joblib 0.10.3
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
libpng-dev
libjpeg-dev
gfortran
python3.5
python3-dev
python3-pip
python3-setuptools

python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
11 de diciembre de 2017 19 de diciembre de 2018

A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución.

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

1.2 TensorFlow 1.2.0

La versión 1.2 del entorno de ejecución usa una imagen base del SO de Ubuntu 16.04 en lugar de la versión Debian Jessie usada por la 1.0.

Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu
numpy 1.12.1
pandas 0.19.2
scipy 0.19.0
scikit-learn 0.18.1
sympy 1.0
statsmodels 0.8.0
oauth2client 2.2.0
httplib2 0.9.2
python-dateutil 2.6.0
argparse 1.4.0
six 1.10.0
PyYAML 3.12
wrapt 1.10.10
crcmod 1.7
google-api-python-client 1.6.2
python-json-logger 0.1.7
gcloud 0.18.3
subprocess32 3.2.7
wheel 0.30.0a0
WebOb 1.7.2
Paste 2.0.3
tornado 4.5.1
grpcio 1.3.0
requests 2.13.0
webapp2 3.0.0b1
google-cloud-logging 1.0.0
cloudml-hypertune (último)
curl
libcurl3-dev
wget
zip
unzip
Git
vim
build-essential
ca-certificates
ca-certificates-java
pkg-config
rsync
libatlas-base-dev
liblapack-dev
gfortran
python2.7
python-dev
python-setuptools
gdb
openjdk-8-jdk
openjdk-8-jre-headless
g++
zlib1g-dev
libio-all-perl
module-init-tools
libsnappy-dev
libyaml-0-2
python-opencv
27 de junio de 2017

A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución.

A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

Política de compatibilidad para versiones anteriores del entorno de ejecución

AI Platform Training y AI Platform Prediction son compatibles con las versiones del entorno de ejecución durante un año después de su fecha de lanzamiento.

La compatibilidad con las versiones del entorno de ejecución varía según el siguiente programa:

  • A partir de la fecha de lanzamiento: puedes crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes y versiones de modelos que usen la versión del entorno de ejecución.

  • A partir de los 12 meses posteriores a la fecha de lanzamiento: ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen la versión del entorno de ejecución.

    Las versiones de los modelos existentes implementadas en AI Platform Prediction siguen funcionando.

  • A partir de los 24 meses posteriores a la fecha de lanzamiento: AI Platform Prediction borra automáticamente todas las versiones de modelos que usan la versión del entorno de ejecución.

Se aplica una versión modificada de esta política de forma retroactiva, en varias etapas, a las versiones 1.13 y anteriores del entorno de ejecución. Consulta este documento para conocer la disponibilidad actual de cada versión del entorno de ejecución.

Asistencia para GPU

Las máquinas habilitadas para GPU tienen preinstalado tensorflow-gpu, el paquete de Python de TensorFlow compatible con GPU.

En cambio, otras máquinas traen preinstalado el paquete tensorflow regular.

Compatibilidad con Explicaciones de IA

Las versiones del entorno de ejecución 1.15, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 2.10 y 2.11 de AI Platform Prediction están disponibles para las solicitudes de predicción y explicación con Explicaciones de IA. Consulta cómo solicitar explicaciones.

¿Qué sigue?