Deep Learning Containers는 컨테이너 및 가상 머신 이미지를 게시하여 머신러닝(ML) 워크로드의 구성을 간소화합니다. 이러한 이미지에는 운영체제, ML 프레임워크, 드라이버 및 기타 라이브러리가 포함됩니다. Google은 새로운 패치, 보안 업데이트, 기능을 포함하도록 새 버전의 이미지를 정기적으로 게시합니다. Deep Learning Containers에서 제공하는 각 이미지는 ML 프레임워크의 특정 부 버전을 지원합니다.
이렇게 하면 프레임워크 버전 간에 이동할 때 코드를 업데이트하고 테스트할 수 있습니다. 새 프레임워크 버전으로 전환할 때는 업데이트의 중요도(주 업데이트 또는 부 업데이트)에 상관없이 항상 작업과 모델을 철저히 테스트해야 합니다.
모든 서비스에 대해 Deep Learning Containers 출시 노트 페이지를 구독하여 컨테이너, 이미지, 프레임워크의 새 버전 출시에 대한 알림을 확인하세요.
지원되는 프레임워크 버전 목록은 컨테이너 이미지 선택을 참조하세요.
공유 책임
Deep Learning Containers에서 워크로드를 보호하는 것은 공유 책임입니다. Deep Learning Containers는 보안 취약점을 해결하기 위해 새 버전의 이미지를 정기적으로 게시하지만 다음과 같은 작업은 사용자가 수행해야 합니다.
최신 버전으로 수동 업그레이드
최신 버전을 사용하도록 서비스를 올바르게 구성했는지 확인합니다.
자세한 내용은 공동 책임을 참조하세요.
프레임워크 버전 지원 정책
ML 프레임워크 버전이 지원되는 기간 동안 정기적으로 새 이미지 버전이 게시됩니다. 업데이트에는 다음이 포함될 수 있습니다.
지원되는 프레임워크의 패치 업데이트. 예를 들어 TensorFlow 2.7을 지원하고 버그 처리를 위해 TensorFlow 출시 버전 2.7.1을 지원하는 경우 새로운 이미지 버전이 출시됩니다.
지원되는 프레임워크의 보안 업데이트
이미지에 설치된 다른 패키지 및 소프트웨어와 호환되는 업데이트입니다.
지원 종료에 도달한 종속 항목 업데이트. 예를 들어 Python 3.7이 설치된 이미지가 지원 종료 날짜에 도달하면 새 이미지 버전이 출시됩니다. 종속 항목 변경사항이 브레이킹 체인지일 수 있으면 종속 항목 변경사항을 나타내도록 컨테이너 이미지 선택을 업데이트합니다.
게시된 이미지 버전은 변경할 수 없으며 변경되지 않습니다. 이전 버전에는 보안 취약점 또는 기타 중요한 버그가 있을 수 있으므로 항상 최신 이미지 버전을 사용해야 합니다.
지원 정책 일정
각 프레임워크 버전의 지원 기간은 다음 일정을 따릅니다.
패치 및 지원 종료일: 이 날짜 이후에는 Deep Learning Containers가 더 이상 해당 프레임워크 버전의 새 이미지 버전을 게시하지 않습니다. Deep Learning Containers에 배포된 기존 리소스는 계속 작동합니다. 이 날짜 이후에는 최신 프레임워크 버전으로 전환하는 것이 좋습니다.
Deep Learning Containers에서 문제 해결 지원을 받으려면 지원되는 기간 내에 있는 프레임워크 버전으로 업그레이드하라는 메시지가 표시될 수 있습니다.
사용 종료 날짜: 이 날짜 이후에는 더 이상 이 프레임워크 버전에 이미지를 사용할 수 없습니다. 서비스에서 이러한 이미지를 사용하여 새 리소스 생성을 차단할 수 있으며, 이미지는 더 이상 다운로드할 수 없습니다.
다음 단계
- 지원되는 프레임워크 버전 목록 검토하기