Deep Learning Containers pubblica container e immagini di macchine virtuali per semplificare la configurazione dei carichi di lavoro di machine learning (ML). Queste immagini contengono il sistema operativo, i framework ML, i driver e altre librerie. Pubblichiamo regolarmente nuove versioni delle immagini per includere nuove patch, aggiornamenti di sicurezza e funzionalità. Ogni immagine fornita da Deep Learning Containers fornisce supporto per una versione secondaria specifica di un framework ML.
In questo modo puoi aggiornare e testare il codice quando passi da una versione del framework a un'altra. Dovresti sempre testare in modo approfondito i tuoi job e i tuoi modelli quando passi a una nuova versione del framework, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento principale o di minore entità.
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Per l'elenco delle versioni dei framework supportate, vedi Scegliere un'immagine container.
Responsabilità condivisa
La protezione dei carichi di lavoro su Deep Learning Containers è una responsabilità condivisa. Anche se Deep Learning Containers pubblica regolarmente nuove versioni delle immagini per risolvere le vulnerabilità di sicurezza, sei responsabile di attività quali:
Upgrade manuale alla versione più recente.
Assicurati di aver configurato correttamente i servizi per utilizzare la versione più recente.
Per saperne di più, vedi Responsabilità condivisa.
Criteri di supporto per le versioni del framework
Durante il periodo in cui è supportata la versione del framework ML, pubblicheremo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti potrebbero includere quanto segue:
Aggiornamenti delle patch per i framework supportati. Ad esempio, se supportiamo TensorFlow 2.7 e TensorFlow rilascia la 2.7.1 per risolvere i bug, rilasceremo una nuova versione immagine.
Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.
Aggiornamenti completi di altri pacchetti e software installati nell'immagine.
Aggiornamenti alle dipendenze che hanno raggiunto la fine del supporto. Ad esempio, se in un'immagine è installato Python 3.7 e viene raggiunta la data di fine del supporto, rilasceremo una nuova versione dell'immagine. Se la modifica della dipendenza può essere una modifica incompleta, aggiorneremo Scegli un'immagine container per indicare la modifica nella dipendenza.
Una volta pubblicata, la versione dell'immagine è immutabile e non cambia. Devi sempre utilizzare sempre la versione più recente dell'immagine, poiché le versioni precedenti potrebbero presentare vulnerabilità di sicurezza o altri bug critici.
Pianificazione dei criteri di assistenza
I periodi di supporto per ogni versione del framework seguono questa pianificazione:
Data di fine della patch e del supporto: dopo questa data, Deep Learning Containers non pubblicherà più nuove versioni dell'immagine per quella versione del framework. Le risorse esistenti di cui è stato eseguito il deployment in Deep Learning Containers continuano a funzionare. Dopo questa data, ti consigliamo di passare a una versione del framework più recente.
Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da Deep Learning Containers, potrebbe esserti richiesto di eseguire l'upgrade a una versione del framework che rientra nel periodo di tempo supportato.
Data di fine disponibilità: dopo questa data, non potrai più utilizzare le immagini per questa versione del framework. I servizi potrebbero bloccare la creazione di nuove risorse utilizzando queste immagini e queste non saranno più disponibili per il download.
Passaggi successivi
- Consulta l'elenco delle versioni del framework supportate.