Política de asistencia de frameworks de Deep Learning Containers
Organízate con las colecciones
Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.
Deep Learning Containers publica contenedores e imágenes de máquinas virtuales para simplificar la configuración de tus cargas de trabajo de aprendizaje automático. Estas imágenes contienen el sistema operativo, los frameworks de aprendizaje automático, los controladores y otras bibliotecas. Publicamos nuevas versiones de las imágenes con regularidad para incluir nuevos parches, actualizaciones de seguridad y funciones. Cada imagen proporcionada por Deep Learning Containers ofrece compatibilidad con una versión secundaria específica de un framework de aprendizaje automático.
De esta forma, tendrás tiempo para actualizar y probar tu código al pasar de una versión del framework a otra. Siempre debes probar tus trabajos y modelos a fondo cuando cambies a una nueva versión del framework, independientemente de si se trata de una actualización principal o secundaria.
En el caso de todos los servicios, suscríbete a la página de notas de las versiones de Deep Learning Containers para recibir anuncios sobre las nuevas versiones de tus contenedores, imágenes y frameworks.
La protección de tus cargas de trabajo en los contenedores de aprendizaje profundo es una responsabilidad compartida. Aunque Deep Learning Containers publica periódicamente nuevas versiones de imágenes para abordar las vulnerabilidades de seguridad, tú eres responsable de tareas como las siguientes:
Actualizar manualmente a la versión más reciente.
Asegurarte de que has configurado correctamente tus servicios para usar la versión más reciente.
Política de asistencia para versiones de frameworks
Durante el periodo de asistencia de una versión de framework de aprendizaje automático, publicaremos nuevas versiones de imagen con regularidad. Las actualizaciones pueden incluir lo siguiente:
Actualizaciones de parches para frameworks compatibles. Por ejemplo, si admitimos TensorFlow 2.7 y TensorFlow lanza la versión 2.7.1 para corregir errores, publicaremos una nueva versión de la imagen.
Actualizaciones de seguridad para frameworks compatibles.
Actualizaciones no disruptivas de otros paquetes y software instalados en la imagen.
Actualizaciones de las dependencias que han llegado al final del periodo de asistencia. Por ejemplo, si una imagen tiene instalado Python 3.7 y llega a la fecha de finalización del ciclo de asistencia, lanzaremos una nueva versión de la imagen. Si el cambio en la dependencia puede ser un cambio incompatible, actualizaremos Elige una imagen de contenedor para indicar el cambio en la dependencia.
Una vez publicada, una versión de una imagen es inmutable y no cambia. Siempre debes usar la versión más reciente de la imagen, ya que las versiones anteriores pueden tener vulnerabilidades de seguridad u otros errores críticos.
Programación de la política de asistencia
Los periodos de asistencia de cada versión del framework siguen esta programación:
Fecha de fin de los parches y la asistencia: después de esta fecha, Deep Learning Containers dejará de publicar nuevas versiones de imagen para esa versión del framework. Los recursos que ya se hayan implementado en Contenedores de aprendizaje profundo seguirán funcionando.
Después de esta fecha, te recomendamos que cambies a una versión más reciente del framework.
Para recibir asistencia para solucionar problemas de Deep Learning Containers, es posible que se te pida que actualices a una versión del framework que esté dentro del periodo admitido.
Fecha de fin de disponibilidad: después de esta fecha, ya no podrás usar imágenes en esta versión del framework. Es posible que los servicios bloqueen la creación de recursos nuevos con estas imágenes, y las imágenes ya no se podrán descargar.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-08-21 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eDeep Learning Containers offers pre-configured container and virtual machine images to streamline machine learning workload setup, including the OS, ML frameworks, drivers, and libraries.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNew image versions are regularly released by Deep Learning Containers to provide patches, security updates, and new features, always supporting a specific minor version of an ML framework.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers are responsible for manually upgrading to the latest image versions and ensuring their services are configured to use them, as securing workloads is a shared responsibility.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDuring the supported period of an ML framework, Deep Learning Containers regularly updates images with patches, security updates, non-breaking package updates, and dependency upgrades.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach framework version has an end-of-patch and support date after which new image versions are no longer published, as well as an end-of-availability date when those images are no longer usable.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Deep Learning Containers framework support policy\n\nDeep Learning Containers publishes containers and virtual machine images to simplify the\nconfiguration of your machine learning (ML) workloads. These images contain the\noperating system, the ML frameworks, drivers, and other libraries. We publish\nnew versions of images regularly to include new patches, security updates, and\nfeatures. Each image provided by Deep Learning Containers provides support for a\nspecific minor version of an ML framework.\n\nThis allows you time to update and test your code\nwhen moving from one framework version to another. You should always test your\njobs and models thoroughly when switching to a new framework version, regardless\nof whether it's a major or minor update.\n\nFor all services, subscribe to the [Deep Learning Containers release notes](/deep-learning-containers/docs/release-notes) page\nfor announcements about new version releases for your containers, images, and\nframeworks.\n\nFor the list of supported framework versions, see [Choose a container image](/deep-learning-containers/docs/choosing-container#deciding).\n\nShared responsibility\n---------------------\n\nSecuring your workloads on Deep Learning Containers is a shared responsibility. While\nDeep Learning Containers regularly publishes new versions of images to address\nsecurity vulnerabilities, you are responsible for tasks such as the following:\n\n- Manually upgrading to the latest version.\n\n- Ensuring that you properly configured your services to use the latest version.\n\nFor more information, see [Shared responsibility](/deep-learning-containers/docs/shared-responsibility).\n\nSupport policy for framework versions\n-------------------------------------\n\nDuring the supported period for an ML framework version, we will publish new\nimage versions regularly. The updates may include the following:\n\n- Patch updates for supported frameworks. For example, if we support\n TensorFlow 2.7, and TensorFlow releases 2.7.1 to address bugs, we will\n release a new image version.\n\n- Security updates for supported frameworks.\n\n- Non-breaking updates to other packages and software installed on the image.\n\n- Updates to dependencies that have reached end-of-support. For example, if an\n image has Python 3.7 installed and it reaches the end-of-support date, we\n will release a new image version. If the change in dependency may be a\n breaking change, we will update [Choose a container image](/deep-learning-containers/docs/choosing-container#deciding)\n to indicate the change in the dependency.\n\nOnce published, an image version is immutable and does not change. You should\nalways use the latest image version, as older versions may have security\nvulnerabilities or other critical bugs.\n\n### Support policy schedule\n\nSupport periods for each framework version follows this schedule:\n\n- **End-of-patch and support date:** After this date, Deep Learning Containers will no\n longer publish new image versions for that framework version. Existing\n resources that have been deployed to Deep Learning Containers continue to function.\n After this date, we recommend you plan to switch to a more recent framework\n version.\n\n To receive troubleshooting support from Deep Learning Containers, you may be asked\n to upgrade to a framework version that is within the supported time period.\n- **End-of-availability date:** After this date, you can no longer use images\n for this framework version. Services may block the creation of new resources\n using these images, and the images will no longer be available for download.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Review the [list of supported framework versions](/deep-learning-containers/docs/choosing-container#deciding)."]]
