ランタイム バージョン リスト

AI Platform Training は、ランタイム バージョンの指定に基づくコンテナ イメージを使用して、トレーニングと予測のリクエストを処理するようにクラウド リソースを構成します。このページでは、ランタイム バージョンとその構成パッケージの一覧を示します。詳細については、ランタイム バージョンの管理をご覧ください。

サポートされている AI Platform Training ランタイム バージョン

AI Platform Training でサポートされているバージョンは次のとおりです。

バージョン パッケージ リリース日 最終更新 有効期間の終了
2.11 TensorFlow 2.11.x（最新のパッチ）
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

このランタイム バージョンでは、オンライン予測で GPU を使用できます。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.11 はバッチ予測に対応していません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.11 のオンライン予測で使用できる唯一の Python バージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.11 で使用できません。

 2023 年 1 月 23 日 2023 年 1 月 23 日

2024 年 1 月 23 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2025 年 1 月 23 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.9 TensorFlow 2.9.x（最新のパッチ）
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

このランタイム バージョンでは、オンライン予測で GPU を使用できます。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.9 はバッチ予測に対応していません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.9 のオンライン予測で使用できる唯一の Python バージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.9 で使用できません。

 2022 年 10 月 26 日 2022 年 10 月 26 日

2023 年 10 月 26 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2024 年 10 月 26 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.8 TensorFlow 2.8.x（最新のパッチ）
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.5.2

このランタイム バージョンでは、オンライン予測で GPU を使用できます。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.8 はバッチ予測に対応していません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.8 のオンライン予測で使用できる唯一の Python バージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.8 で使用できません。

 2022 年 2 月 15 日 2022 年 2 月 15 日

2023 年 3 月 16 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2024 年 3 月 16 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.7 TensorFlow 2.7.x（最新のパッチ）
scikit-learn 1.0.1
XGBoost 1.5.0

このランタイム バージョンでは、オンライン予測で GPU を使用できます。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.7 はバッチ予測に対応していません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.7 のオンライン予測で使用できる唯一の Python バージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.7 で使用できません。

 2021 年 12 月 8 日 2021 年 12 月 8 日

2022 年 12 月 8 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2023 年 12 月 8 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.6 TensorFlow 2.6.x（最新のパッチ）
scikit-learn 0.24.2
XGBoost 1.4.2

このランタイム バージョンでは、オンライン予測で GPU を使用できます。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.6 はバッチ予測に対応していません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.6 のオンライン予測で使用できる唯一の Python バージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.6 で使用できません。

 2021 年 10月 6 日 2021 年 10月 6 日

2022 年 10 月 6 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2023 年 10 月 6 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.5 TensorFlow 2.5.x（最新のパッチ）
scikit-learn 0.24.2
XGBoost 1.4.0

このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.5 はバッチ予測に対応していません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.5 のオンライン予測で使用できる唯一の Python バージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.5 で使用できません。

 2021 年 8 月 13 日 2021 年 8 月 13 日

2022 年 8 月 13 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2023 年 8 月 13 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.4 TensorFlow 2.4.x（最新のパッチ）
scikit-learn 0.24.0
XGBoost 1.3.1

このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.4 では、バッチ予測はサポートされていません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.4 のトレーニングとオンライン予測に使用できる唯一のバージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.4 では使用できません。

 2021 年 2 月 10 日 2021 年 2 月 10 日

2022 年 4 月 16 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2023 年 4 月 16 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.3 TensorFlow 2.3.x（最新のパッチ）
scikit-learn 0.23.2
XGBoost 1.2.1

このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.3 では、バッチ予測はサポートされていません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.3 のトレーニングとオンライン予測に使用できる唯一のバージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.3 では使用できません。

 2020 年 12 月 9 日 2020 年 12 月 9 日

2021 年 12 月 9 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2022 年 12 月 9 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.2 TensorFlow 2.2.x（最新のパッチ）
scikit-learn 0.23.1
XGBoost 1.1.1

このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

ランタイム バージョン 2.2 では、バッチ予測はサポートされていません。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.2 のトレーニングとオンライン予測に使用できる唯一のバージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.2 では使用できません。

 2020 年 8 月 28 日 2020 年 8 月 28 日

2021 年 8 月 28 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2022 年 8 月 28 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
2.1 TensorFlow 2.1.0
scikit-learn 0.22.1
XGBoost 0.90

ランタイム バージョン 2.1 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 2.1.0 をサポートしています。このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 2.1 のトレーニングとオンライン予測に使用できる唯一のバージョンです。Python 2 は、ランタイム バージョン 2.1 では使用できません。

 2020 年 3 月 9 日 2020 年 3 月 9 日

2021 年 3 月 9 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブと、このランタイム バージョンを使用するモデル バージョンを作成できません。バッチ予測は引き続きサポートされます。

2023 年 1 月 31 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.15 TensorFlow 1.15.0
scikit-learn 0.20.4
XGBoost 0.82

ランタイム バージョン 1.15 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.15.0 をサポートしています。このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

Python 3.7 は、ランタイム バージョン 1.15 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2019 年 12 月 19 日 2019 年 12 月 19 日

2022 年 9 月 30 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2023 年 9 月 30 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.14 TensorFlow 1.14.0
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

ランタイム バージョン 1.14 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.14.0 をサポートしています。このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.14 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2019 年 7 月 19 日 2019 年 8 月 16 日

2020 年 7 月 19 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2021 年 7 月 19 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.13 TensorFlow 1.13.1
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

ランタイム バージョン 1.13 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.13.1 をサポートしています。このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。また、このランタイム バージョンは、トレーニング用の TPU もサポートしています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.13 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2019 年 3 月 6 日 2019 年 8 月 16 日

2020 年 7 月 19 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2021 年 3 月 6 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.12 TensorFlow 1.12.3
scikit-learn 0.20.0
XGBoost 0.81

ランタイム バージョン 1.12 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.12.3 をサポートしています。このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.12 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2018 年 12 月 19 日 2019 年 7 月 19 日

2020 年 7 月 19 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2020 年 12 月 19 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.11 TensorFlow 1.11
scikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.80

ランタイム バージョン 1.11 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.11.0 をサポートしています。このランタイム バージョンでのトレーニングとオンライン予測のために GPU がサポートされています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.11 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2018 年 12 月 19 日

2020 年 7 月 19 日以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2020 年 12 月 19 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.10 TensorFlow 1.10
scikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.72.1

ランタイム バージョン 1.10 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.10.0 をサポートしています（GPU は、オンライン予測ではサポートされません）。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.10 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2018 年 8 月 31 日 2018 年 12 月 19 日

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できません。

2020 年 8 月 31 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.9 TensorFlow 1.9
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.72.1

ランタイム バージョン 1.9 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.9.0 をサポートしています（GPU は、オンライン予測ではサポートされません）。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.9 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2018 年 6 月 27 日 2018 年 12 月 19 日

2020 年 3 月 16 日以降、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブを作成できなくなります。

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するバッチ予測ジョブまたはモデル バージョンを作成できません。

2020 年 6 月 27 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.8 TensorFlow 1.8
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.71

ランタイム バージョン 1.8 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.8.0 をサポートしています（GPU は、オンライン予測ではサポートされません）。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.8 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

gcloud パッケージと google-cloud-logging パッケージは google-cloud パッケージに置き換えられました。このパッケージには、削除された両方のパッケージが含まれます。

 2018 年 5 月 8 日 2018 年 12 月 19 日

2020 年 3 月 16 日以降、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブを作成できなくなります。

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するバッチ予測ジョブまたはモデル バージョンを作成できません。

2020 年 5 月 8 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.7 TensorFlow 1.7
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

ランタイム バージョン 1.7 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.7.0 をサポートしています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.7 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2018 年 4 月 26 日 2018 年 12 月 19 日

2020 年 3 月 16 日以降、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブを作成できなくなります。

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するバッチ予測ジョブまたはモデル バージョンを作成できません。

2020 年 4 月 26 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.6 TensorFlow 1.6
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

ランタイム バージョン 1.6 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.6.0 をサポートしています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.6 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2018 年 3 月 20 日 2018 年 12 月 19 日

2020 年 3 月 16 日以降、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブを作成できなくなります。

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するバッチ予測ジョブまたはモデル バージョンを作成できません。

2020 年 4 月 13 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.5 TensorFlow 1.5
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

ランタイム バージョン 1.5 は、CPU および GPU 用の TensorFlow 1.5.0 をサポートしています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.5 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

 2018 年 3 月 13 日 2018 年 12 月 19 日

2020 年 3 月 16 日以降、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブを作成できなくなります。

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するバッチ予測ジョブまたはモデル バージョンを作成できません。

2020 年 4 月 13 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.4 TensorFlow 1.4.0 および 1.4.1
scikit-learn 0.18.1
XGBoost 0.6a2

ランタイム バージョン 1.4 では、TensorFlow 1.4.0 をオンライン予測に、1.4.1 をバッチ予測とトレーニングに使用しています。

Python 3.5 は、ランタイム バージョン 1.4 のトレーニングとオンライン予測に使用できます。Python 3 の Ubuntu パッケージ（太字で表示）は、Python 3 の実行時にインストールされます。

scikit-learn と XGBoost をサポートする最も古い AI Platform Training ランタイム バージョンは 1.4 です。

 2017 年 12 月 11 日 2018 年 12 月 19 日

2020 年 3 月 16 日以降、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブを作成できなくなります。

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するバッチ予測ジョブまたはモデル バージョンを作成できません。

2020 年 4 月 13 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。
1.2 TensorFlow 1.2.0

ランタイム バージョン 1.2 は、1.0 で使用されている Debian Jessie バージョンの代わりに、Ubuntu 16.04 OS ベースイメージを使用しています。

 2017 年 6 月 27 日

2020 年 3 月 16 日以降、このランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブを作成できなくなります。

（日付の設定なし）以降は、このランタイム バージョンを使用するバッチ予測ジョブまたはモデル バージョンを作成できません。

2020 年 4 月 13 日に、AI Platform Prediction は、このランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンを削除します。

古いランタイム バージョンをサポートするためのポリシー

AI Platform Training と AI Platform Prediction では、各ランタイム バージョンがリリース日から 1 年間サポートされます。

各ランタイム バージョンのサポートは、以下のスケジュールに従って変更されます。

  • リリース日に開始: ランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できます。

  • リリース日の 12 か月後に開始: ランタイム バージョンを使用するトレーニング ジョブ、バッチ予測ジョブ、モデル バージョンを作成できなくなります。

    AI Platform Prediction にデプロイされた既存のモデル バージョンは引き続き機能します。

  • リリース日から 24 か月以降: AI Platform Prediction で、ランタイム バージョンを使用するすべてのモデル バージョンが自動的に削除されます。

このポリシーの修正版は、ランタイム バージョン 1.13 以前にさかのぼり、複数のストレージにわたって適用されます。各ランタイム バージョンが現在入手できるかどうかについては、このドキュメントをご覧ください。

GPU のサポート

GPU 対応マシンには、GPU をサポートする TensorFlow Python パッケージの tensorflow-gpu がプリインストールされています。

他のマシンには通常の tensorflow パッケージがプリインストールされています。

Cloud TPU のサポート

AI Platform Training ランタイム バージョン 1.15、2.1、2.2、2.3、2.4、2.5、2.6、2.7、2.8、2.9、2.11 は Cloud TPU でのモデルのトレーニングに使用できます。Cloud TPU の割り当てをリクエストする方法と TPU を使用してモデルをトレーニングする方法をご覧ください。

ビルド済みの PyTorch コンテナ

AI Platform Training には、ランタイム バージョンに加えて、PyTorch モデルのトレーニングに使用できるビルド済みの PyTorch コンテナがいくつか用意されています。利用可能な PyTorch コンテナとその使用方法をご覧ください。

次のステップ

次へ
ランタイム バージョンの管理