Contenedores de aprendizaje profundo publica imágenes de máquina virtual y contenedores para simplificar la configuración de tus cargas de trabajo de aprendizaje automático (AA). Estas imágenes contienen el sistema operativo, los frameworks del AA, los controladores y otras bibliotecas. Publicamos nuevas versiones de imágenes con regularidad para incluir parches nuevos, actualizaciones de seguridad y funciones. Cada imagen que proporciona contenedores de aprendizaje profundo proporciona compatibilidad con una versión secundaria específica de un framework de AA.
Esto te da tiempo para actualizar y probar el código cuando pasas de una versión del framework a otra. Siempre debes probar tus modelos y trabajos a fondo cuando cambias a una versión del entorno de ejecución nueva, independientemente de si se trata de una actualización principal o secundaria.
Para ver todos los servicios, suscríbete a la página Notas de la versión de Deep Learning Containers para ver anuncios sobre las nuevas versiones de tus contenedores, imágenes y frameworks.
Para obtener la lista de versiones de framework compatibles, consulta Elige una imagen de contenedor.
Responsabilidad compartida
Proteger las cargas de trabajo en contenedores de aprendizaje profundo es una responsabilidad compartida. Si bien contenedores de aprendizaje profundo publica versiones nuevas de imágenes con regularidad para abordar las vulnerabilidades de seguridad, eres responsable de tareas como las siguientes:
Actualizar de forma manual a la versión más reciente.
Asegurarte de haber configurado tus servicios de forma correcta para que usen la versión más reciente.
Para obtener más información, consulta Responsabilidad compartida.
Política de asistencia para las versiones de frameworks
Durante el período admitido para una versión del framework del AA, publicaremos versiones de imagen nuevas con regularidad. Las actualizaciones pueden incluir lo siguiente:
Actualizaciones de parches para frameworks compatibles. Por ejemplo, si admitimos TensorFlow 2.7 y las versiones 2.7.1 para TensorFlow para abordar errores, lanzaremos una versión nueva de la imagen.
Actualizaciones de seguridad para frameworks compatibles.
Actualizaciones no rotundas a otros paquetes y software instalado en la imagen.
Actualizaciones de dependencias que alcanzaron el fin de la asistencia. Por ejemplo, si una imagen tiene instalado Python 3.7 y llega a la fecha de fin de la asistencia, lanzaremos una nueva versión de imagen. Si el cambio en la dependencia puede ser un cambio rotundo, actualizaremos Elegir una imagen de contenedor para indicar el cambio en la dependencia.
Una vez publicada, una versión de imagen es inmutable y no cambia. Siempre debes usar la última versión de la imagen, ya que las versiones anteriores pueden tener vulnerabilidades de seguridad u otros errores críticos.
Programa de la política de asistencia
Los períodos de asistencia para cada versión del framework siguen este programa:
Fecha de fin de la asistencia y de los parches: Después de esta fecha, contenedores de aprendizaje profundo ya no publicará nuevas versiones de imagen para esa versión del framework. Los recursos existentes que se implementaron en contenedores de aprendizaje profundo siguen funcionando. Después de esta fecha, te recomendamos cambiar a una versión del framework más reciente.
Para recibir asistencia de solución de problemas de contenedores de aprendizaje profundo, es posible que se te solicite actualizar a una versión de framework que se encuentre dentro del período admitido.
Fecha de fin de la disponibilidad: Después de esta fecha, ya no podrás usar imágenes para esta versión del framework. Los servicios pueden bloquear la creación de recursos nuevos a través de estas imágenes, y las imágenes ya no estarán disponibles para su descarga.
¿Qué sigue?
- Revisa la lista de versiones de frameworks compatibles.