Política de suporte da framework Deep Learning Containers
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Os Deep Learning Containers publicam contentores e imagens de máquinas virtuais para simplificar a configuração das suas cargas de trabalho de aprendizagem automática (AA). Estas imagens contêm o sistema operativo, as frameworks de ML, os controladores e outras bibliotecas. Publicamos regularmente novas versões de imagens para incluir novos patches, atualizações de segurança e funcionalidades. Cada imagem fornecida pelos Deep Learning Containers oferece suporte para uma versão secundária específica de uma framework de ML.
Isto dá-lhe tempo para atualizar e testar o seu código quando passa de uma versão da framework para outra. Deve sempre testar exaustivamente as suas tarefas e modelos quando mudar para uma nova versão da framework, independentemente de se tratar de uma atualização principal ou secundária.
Para todos os serviços, subscreva a página Notas de lançamento dos Deep Learning Containers para receber anúncios sobre lançamentos de novas versões dos seus contentores, imagens e frameworks.
A proteção das suas cargas de trabalho nos Deep Learning Containers é uma responsabilidade partilhada. Embora os contentores de aprendizagem profunda publiquem regularmente novas versões de imagens para resolver vulnerabilidades de segurança, é responsável por tarefas como as seguintes:
Atualizar manualmente para a versão mais recente.
Certificar-se de que configurou corretamente os seus serviços para usar a versão mais recente.
Política de apoio técnico para versões do framework
Durante o período suportado para uma versão da framework de ML, publicamos regularmente novas versões de imagens. As atualizações podem incluir o seguinte:
Atualizações de patches para frameworks suportados. Por exemplo, se suportarmos o TensorFlow 2.7 e o TensorFlow lançar a versão 2.7.1 para corrigir erros, vamos lançar uma nova versão da imagem.
Atualizações de segurança para frameworks suportados.
Atualizações não destrutivas a outros pacotes e software instalados na imagem.
Atualizações de dependências que atingiram o fim do apoio técnico. Por exemplo, se uma imagem tiver o Python 3.7 instalado e atingir a data de fim do apoio técnico, vamos lançar uma nova versão da imagem. Se a alteração na dependência puder ser uma alteração
destrutiva, atualizamos a opção Escolher uma imagem de contentor
para indicar a alteração na dependência.
Depois de publicada, uma versão de imagem é imutável e não se altera. Deve usar sempre a versão mais recente da imagem, uma vez que as versões mais antigas podem ter vulnerabilidades de segurança ou outros erros críticos.
Agendamento da política de apoio técnico
Os períodos de apoio técnico para cada versão do framework seguem este calendário:
Data de fim do patch e do suporte: após esta data, os Deep Learning Containers deixam de publicar novas versões de imagens para essa versão da framework. Os recursos
existentes implementados nos Deep Learning Containers continuam a funcionar.
Após esta data, recomendamos que planeie mudar para uma versão mais recente da framework.
Para receber apoio técnico de resolução de problemas dos contentores de aprendizagem profunda, pode ser-lhe pedido que faça a atualização para uma versão da framework que esteja dentro do período suportado.
Data de fim da disponibilidade: após esta data, já não pode usar imagens para esta versão da framework. Os serviços podem bloquear a criação de novos recursos
com estas imagens, e as imagens vão deixar de estar disponíveis para transferência.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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)."]]
