Deep Learning VM フレームワークのサポート ポリシー

Deep Learning VM は、コンテナと仮想マシンイメージを公開して、ML ワークロードの構成を簡素化します。これらのイメージには、オペレーティング システム、ML フレームワーク、ドライバ、その他のライブラリが含まれています。新しいバージョンのイメージを定期的に公開することで、新しいパッチ、セキュリティ アップデート、機能を利用できるようにしています。Deep Learning VM が提供する各イメージは、ML フレームワークの特定のマイナー バージョンをサポートします。

これによりフレームワークのバージョン間で移行する際、コードの更新とテストが可能になります。新しいフレームワーク バージョンに切り替える場合は、メジャー更新かマイナー更新かにかかわらず、必ずジョブとモデルを入念にテストする必要があります。

すべてのサービスで、Deep Learning VM のリリースノート ページに登録して、イメージとフレームワークの新しいバージョン リリースに関するお知らせをご確認ください。

サポートされているフレームワーク バージョンのリストについては、利用可能なすべてのバージョンのリストをご覧ください。

責任の共有

Deep Learning VM でのワークロードの保護は責任の共有です。Deep Learning VM はセキュリティの脆弱性に対処するために、新しいバージョンのイメージを定期的に公開していますが、ユーザーは次のようなタスクに責任を負います。

  • 最新バージョンに手動でアップグレードします。

  • 最新バージョンを使用するようにサービスが適切に構成されていることを確認します。

詳しくは、責任の共有をご覧ください。

フレームワーク バージョンのサポート ポリシー

ML フレームワーク バージョンのサポート期間中、Google は新しいイメージ バージョンを定期的に公開します。更新には次の情報などがあります。

  • サポートされているフレームワークのパッチ更新。たとえば、Google が TensorFlow 2.7 をサポートし、TensorFlow がバグに対処するために 2.7.1 をリリースする場合は、新しいイメージ バージョンをリリースします。

  • サポートされているフレームワークのセキュリティ アップデート。

  • イメージにインストールされている他のパッケージとソフトウェアに対する互換性を損なわないアップデート。

  • サポートが終了した依存関係のアップデート。たとえば、イメージに Python 3.7 がインストールされ、サポート終了日に達すると、Google により新しいイメージ バージョンがリリースされます。依存関係の変更が互換性を損なう変更になる可能性がある場合は、Google が利用可能なすべてのバージョンのリストを更新して、依存関係の変更を示します。

イメージ バージョンは公開されると、不変となり変更されません。古いバージョンにはセキュリティの脆弱性やその他の重大なバグが存在する可能性があるため、常に最新のイメージ バージョンを使用してください。

サポート ポリシーのスケジュール

各フレームワーク バージョンのサポート期間は、以下のスケジュールに従います。

  • パッチとサポートの終了日: この日以降、Deep Learning VM はそのフレームワーク バージョンの新しいイメージ バージョンを公開しなくなります。Deep Learning VM にデプロイされた既存のリソースは引き続き機能します。この日付の経過後は、より新しいフレームワーク バージョンに切り替えることをおすすめします。

    Deep Learning VM からトラブルシューティングのサポートを受けるには、サポート期間内のフレームワーク バージョンにアップグレードするように求められることがあります。

  • 有効期間の終了日: こちらの終了日をすぎると、このフレームワーク バージョンのイメージは使用できなくなります。サービスは、これらのイメージを使用した新しいリソースの作成をブロックすることがあり、イメージはダウンロードできなくなります。

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