Diese Legacy-Version von AI Platform Training wurde verworfen und ist nach dem 31. Januar 2025 nicht mehr in Google Cloud verfügbar. Migrieren Sie Ihre Ressourcen zum benutzerdefinierten Vertex AI-Training, um neue Features für maschinelles Lernen zu erhalten, die in der AI Platform nicht verfügbar sind.

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Laufzeitversionsliste

AI Platform Training verwendet auf der jeweiligen Laufzeitversion beruhende Container-Images für die Konfiguration der Cloud-Ressourcen, mit denen Trainings- und Vorhersageanfragen verarbeitet werden. Diese Seite führt die Laufzeitversionen und die zugehörigen Pakete auf. Weitere Informationen finden Sie unter Laufzeitversionen verwalten.

Unterstützte AI Platform Training-Laufzeitversionen

In AI Platform Training werden die folgenden Versionen unterstützt:

Version Paket Veröffentlicht am Zuletzt aktualisiert Ende der Verfügbarkeit

2.11

TensorFlow 2.11.x (neuester Patch)
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.11 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.11 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.11 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete	Ubuntu-Pakete
sympy 1.10.1 xgboost 1.6.1 python-json-logger 2.0.4 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.5.0 cloudml-hypertune (aktuelle Version) Weitere Deep Learning Container-Abhängigkeiten	Ca-certificates-java libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran gdb openjdk-8-jdk openjdk-8-jre-headless g++ libio-all-perl libyaml-0- 2 Weitere Deep Learning Container-Abhängigkeiten

23. Januar 2023

Ab dem 23. Januar 2024 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 23. Januar 2025 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.9

TensorFlow 2.9.x (neuester Patch)
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.9 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.9 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.9 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete	Ubuntu-Pakete
sympy 1.10.1 xgboost 1.6.1 python-json-Logger 2.0.2 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.5.0 cloudml-hypertune (neueste Version) Weitere Deep Learning Container-Abhängigkeiten	ca-certificates-java libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran gdb google-cloud-sdk 387.0.0-0 openjdk-8-jdk openjdk-8-jre-headless g++ libio-all-perl libyaml-0-2 Weitere Deep Learning Container-Abhängigkeiten

26. Oktober 2022

Ab dem 26. Oktober 2023 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 26. Oktober 2024 werden durch AI Platform Prediction alle Modellversionen gelöscht, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.8

TensorFlow 2.8.x (neuester Patch)
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.5.2

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.8 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.8 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.8 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete	Ubuntu-Pakete
sympy 1.9 xgboost 1.5.2 python-json-Logger 2.0.2 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.3.3 cloudml-hypertune (neueste Version) Weitere Deep Learning Container-Abhängigkeiten	Ca-certificates-java libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran gdb openjdk-8-jdk openjdk-8-jre-headless g++ libio-all-perl libyaml-0- 2 Weitere Deep Learning Container-Abhängigkeiten

15. Februar 2022

(15. Februar 2022).

Ab dem 16. März 2023 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 16. März 2024 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.7

TensorFlow 2.7.x (neuester Patch)
scikit-learn 1.0.1
XGBoost 1.5.0

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.7 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.7 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.7 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

sympy 1.9
xgboost 1.5.0
python-json-Logger 2.0.2
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.0
mock 4.0.3
google-cloud-resource-manager 1.3.1
cloudml-hypertune (latest)
Sonstiges Deep Learning Container-Abhängigkeiten

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 (kann nicht für Trainingsjobs oder Modellversionen verwendet werden)
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. Dezember 2021

Ab dem 8. Dezember 2021 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 8. Dezember 2021 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.6

TensorFlow 2.6.x (neuester Patch)
scikit-learn 0.24.2
XGBoost 1.4.2

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.6 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.6 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.6 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

sympy 1.8
xgboost 1.4.2
PyYAML 5.4.1
python-json-logger 2.0.2
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.0
mock 4.0.3
google-cloud-resource-manager 1.0.2
cloudml-hypertune (latest)
Other Deep Learning Containers dependencies

6. Oktober 2021

Ab dem 6. Oktober 2022 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 6. Oktober 2023 werden durch AI Platform Prediction alle Modellversionen gelöscht, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.5

TensorFlow 2.5.x (neuester Patch)
scikit-learn 0.24.2
XGBoost 1.4.0

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.5 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.5 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.1 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

sympy 1.8
xgboost 1.4.0
PyYAML 3.13
python-json-logger 2.0.1
WebOb 1.8.7
Paste 3.5.0
mock 4.0.3
google-cloud-resource-manager 0.30.3
cloudml-hypertune (latest)
Other Deep Learning Containers dependencies

13. August 2021

Ab dem 13. August 2022 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 13. August 2023 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.4

TensorFlow 2.4.x (neuester Patch)
scikit-learn 0.24.0
XGBoost 1.3.1

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.4 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für das Training und die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.4 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.4 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (neueste)
psutil 5.8.0

10. Februar 2021

Ab dem 16. April 2022 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 16. April 2023 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.3

TensorFlow 2.3.x (neuester Patch)
scikit-learn 0.23.2
XGBoost 1.2.1

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.3 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für das Training und die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.3 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.3 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (neuestes Paket)
psutil 5.7.2

9. Dezember 2020

Ab dem 9. Dezember 2021 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 9. Dezember 2022 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.2

TensorFlow 2.2.x (neuester Patch)
scikit-learn 0.23.1
XGBoost 1.1.1

In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Laufzeitversion 2.2 unterstützt keine Batchvorhersage.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für das Training und die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.2 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.2 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (neuestes Paket)
psutil 5.7.0

28. August 2020

Ab dem 28. August 2021 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 28. August 2022 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

2.1

TensorFlow 2.1.0
scikit-learn 0.22.1
XGBoost 0.90

Laufzeitversion 2.1 unterstützt TensorFlow 2.1.0 für CPU und GPU. In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Python 3.7 ist die einzige Version von Python, die für das Training und die Onlinevorhersage mit Laufzeitversion 2.1 verfügbar ist. Sie können Python 2 nicht mit der Laufzeitversion 2.1 verwenden.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (neuestes Paket)
psutil 5.7.0

9. März 2020

Ab dem 9. März 2021 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion oder Modellversionen verwenden, die diese Laufzeitversion verwenden. Batchvorhersagen werden weiterhin unterstützt.

Am 31. Januar 2023 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.15

TensorFlow 1.15.0
scikit-learn 0.20.4
XGBoost 0.82

Laufzeitversion 1.15 unterstützt TensorFlow 1.15.0 für CPU und GPU. In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Python 3.7 ist für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.15 verfügbar. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)
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-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. Dezember 2019

Ab dem 30. September 2022 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 30. September 2023 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.14

TensorFlow 1.14.0
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

Laufzeitversion 1.14 unterstützt TensorFlow 1.14.0 für CPU und GPU. In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Python 3.5 ist für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.14 verfügbar. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)
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. Juli 2019

16. August 2019

Ab dem 19. Juli 2020 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 19. Juli 2021 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.13

TensorFlow 1.13.1
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

Laufzeitversion 1.13 unterstützt TensorFlow 1.13.1 für CPU und GPU. In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt. Diese Laufzeitversion unterstützt auch TPUs für das Training.

Python 3.5 ist für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.13 verfügbar. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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. März 2019

16. August 2019

Ab dem 19. Juli 2020 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 6. März 2021 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.12

TensorFlow 1.12.3
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

Laufzeitversion 1.12 unterstützt TensorFlow 1.12.3 für CPU und GPU. In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt.

Python 3.5 ist für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.12 verfügbar. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. Dezember 2018

19. Juli 2019

Ab dem 19. Juli 2020 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 19. Dezember 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.11

TensorFlow 1.11
scikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.80

Laufzeitversion 1.11 unterstützt TensorFlow 1.11.0 für CPU und GPU. In dieser Laufzeitversion werden GPUs für Training und Onlinevorhersagen unterstützt.

Python 3.5 ist für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.11 verfügbar. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. Dezember 2018

Ab dem 19. Juli 2020 können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 19. Dezember 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.10

TensorFlow 1.10
cikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.72.1

Laufzeitversion 1.10 unterstützt TensorFlow 1.10.0 für CPU und GPU. Für Onlinevorhersagen werden GPUs nicht unterstützt.

Python 3.5 ist für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.10 verfügbar. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. August 2018

19. Dezember 2018

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 31. August 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.9

TensorFlow 1.9
cikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.72.1

Laufzeitversion 1.9 unterstützt TensorFlow 1.9.0 für CPU und GPU. Für Onlinevorhersagen werden GPUs nicht unterstützt.

Python 3.5 ist für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.9 verfügbar. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. Juni 2018

19. Dezember 2018

Ab dem 16. März 2020 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 27. Juni 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.8

TensorFlow 1.8
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.71

Laufzeitversion 1.8 unterstützt TensorFlow 1.8.0 für CPU und GPU. Für Onlinevorhersagen werden GPUs nicht unterstützt.

Python 3.5 steht für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.8 zur Verfügung. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Die Pakete gcloud und google-cloud-logging wurden durch das Paket google-cloud ersetzt, das die beiden entfernten Pakete enthält.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. Mai 2018

19. Dezember 2018

Ab dem 16. März 2020 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 8. Mai 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.7

TensorFlow 1.7
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

Laufzeitversion 1.7 unterstützt TensorFlow 1.7.0 für CPU und GPU.

Python 3.5 steht für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.7 zur Verfügung. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. April 2018

19. Dezember 2018

Ab dem 16. März 2020 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 26. April 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.6

TensorFlow 1.6
cikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

Laufzeitversion 1.6 unterstützt TensorFlow 1.6.0 für CPU und GPU.

Python 3.5 steht für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.6 zur Verfügung. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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. März 2018

19. Dezember 2018

Ab dem 16. März 2020 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 13. April 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.5

TensorFlow 1.5
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

Laufzeitversion 1.5 unterstützt TensorFlow 1.5.0 für CPU und GPU.

Python 3.5 steht für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.5 zur Verfügung. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. März 2018

19. Dezember 2018

Ab dem 16. März 2020 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 13. April 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.4

TensorFlow 1.4.0 and 1.4.1
scikit-learn 0.18.1
XGBoost 0.6a2

Laufzeitversion 1.4 verwendet TensorFlow 1.4.0 für Onlinevorhersagen und 1.4.1 für Batchvorhersagen und Training.

Python 3.5 steht für Training und Onlinevorhersagen mit Laufzeitversion 1.4 zur Verfügung. Die Ubuntu-Pakete für Python 3 (fett dargestellt) werden bei Ausführung von Python 3 installiert.

Version 1.4 ist die früheste AI Platform Training-Laufzeitversion, die Unterstützung für scikit-learn und XGBoost bietet.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (bei Ausführung in Python 3-Training entfernt)
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 (neuestes Paket)

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. Dezember 2017

19. Dezember 2018

Ab dem 16. März 2020 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 13. April 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

1.2

TensorFlow 1.2.0

Laufzeitversion 1.2 verwendet ein Basis-Image des Betriebssystems Ubuntu 16.04 anstelle der von 1.0 verwendeten Debian Jessie-Version.

Paketlisten

PyPI-Pakete

Ubuntu-Pakete

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 (neuestes Paket)

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. Juni 2017

Ab dem 16. März 2020 können Sie keine Trainingsjobs mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Ab (Datum nicht festgelegt) können Sie keine Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Am 13. April 2020 löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die diese Laufzeitversion verwenden.

Richtlinie zur Unterstützung älterer Laufzeitversionen

AI Platform Training und AI Platform Prediction unterstützen jede Laufzeitversion jeweils für ein Jahr nach dem Releasedatum.

Die Unterstützung für die einzelnen Laufzeitversionen ändert sich entsprechend dem folgenden Zeitplan:

Ab dem Releasedatum: Sie können Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen erstellen, die die Laufzeitversion verwenden.
Ab 12 Monaten nach dem Releasedatum: Sie können keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs und Modellversionen mehr erstellen, die die Laufzeitversion verwenden.

Vorhandene Modellversionen, die in AI Platform Prediction bereitgestellt wurden, funktionieren weiterhin.
Ab 24 Monaten nach dem Releasedatum:AI Platform Prediction löscht automatisch alle Modellversionen, die die Laufzeitversion verwenden.

Eine modifizierte Version dieser Richtlinie wird rückwirkend in mehreren Phasen auf die Laufzeitversionen 1.13 und früher angewendet. In diesem Dokument finden Sie Informationen zur aktuellen Verfügbarkeit der einzelnen Laufzeitversionen.

Unterstützung für GPUs

Auf GPU-fähigen Maschinen isttensorflow-gpu vorinstalliert. Dies ist das TensorFlow-Python-Paket mit GPU-Unterstützung.

Auf anderen Maschinen ist stattdessen das reguläre Paket tensorflow vorinstalliert.

Unterstützung für Cloud TPU

Die AI Platform Training-Laufzeitversion(en) 1.15, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9 und 2.11 sind zum Trainieren Ihrer Modelle auf Cloud TPU verfügbar. Hier erfahren Sie, wie Sie ein Cloud TPU-Kontingent anfordern und TPUs zum Trainieren des Modells verwenden.

Vordefinierte PyTorch-Container

Zusätzlich zu den Laufzeitversionen bietet AI Platform Training mehrere vordefinierte PyTorch-Container, mit denen Sie ein PyTorch-Modell trainieren können. Weitere Informationen zu den verfügbaren PyTorch-Containern und deren Verwendung.

Nächste Schritte

Weiter

Laufzeitversionen verwalten