Política de compatibilidad de frameworks de Deep Learning Containers
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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 proporcionan los contenedores de aprendizaje profundo brinda 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.
Proteger tus cargas de trabajo en contenedores de aprendizaje profundo es una responsabilidad compartida. Si bien los contenedores de aprendizaje profundo publican 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.
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 Elige 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, los contenedores de aprendizaje profundo ya no publicarán nuevas versiones de imagen para esa versión del framework. Los recursos existentes que se implementaron en los 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.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (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)."]]
