Norme relative al supporto del framework di Deep Learning Containers

Deep Learning Containers pubblica container e immagini di macchine virtuali per semplificare la configurazione dei tuoi 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 della sicurezza e funzionalità. Ogni immagine fornita da Deep Learning Containers supporta una versione secondaria specifica di un framework ML.

In questo modo hai il tempo di aggiornare e testare il codice quando passi da una versione del framework all'altra. Quando passi a una nuova versione del framework, devi sempre testare a fondo i tuoi job e i tuoi modelli, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento principale o secondario.

Per tutti i servizi, iscriviti alla pagina Note di rilascio di Deep Learning Containers per ricevere annunci sulle nuove versioni dei tuoi container, immagini e framework.

Per l'elenco delle versioni del framework supportate, consulta Scegliere un'immagine container.

Responsabilità condivisa

La protezione dei tuoi 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 come le seguenti:

  • Eseguire manualmente l'upgrade all'ultima versione.

  • Assicurati di aver configurato correttamente i servizi per utilizzare l'ultima versione.

Per ulteriori informazioni, consulta Responsabilità condivisa.

Policy di assistenza per le versioni del framework

Durante il periodo supportato per una versione del framework ML, pubblicheremo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti possono includere:

  • Aggiornamenti delle patch per i framework supportati. Ad esempio, se supportiamo TensorFlow 2.7 e TensorFlow rilascia la versione 2.7.1 per risolvere i bug, rilasceremo una nuova versione dell'immagine.

  • Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.

  • Aggiornamenti non distruttivi di altri pacchetti e software installati sull'immagine.

  • Aggiornamenti alle dipendenze che hanno raggiunto la fine del supporto. Ad esempio, se un'immagine ha installato Python 3.7 e raggiunge la data di fine del supporto, rilasceremo una nuova versione dell'immagine. Se la modifica della dipendenza potrebbe essere una modifica che causa interruzioni, aggiorneremo Scegli un'immagine container per indicare la modifica della dipendenza.

Una volta pubblicata, una versione dell'immagine è immutabile e non cambia. Devi sempre utilizzare l'ultima versione dell'immagine, poiché le versioni precedenti potrebbero presentare vulnerabilità di sicurezza o altri bug critici.

Programma dei criteri di supporto

I periodi di assistenza per ogni versione del framework seguono questa pianificazione:

  • Data di fine patch e supporto:dopo questa data, Deep Learning Containers non pubblicherà più nuove versioni delle immagini 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 pianificare il passaggio a una versione più recente del framework.

    Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da Deep Learning Containers, potrebbe esserti chiesto 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 le immagini non saranno più disponibili per il download.

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