Deep Learning VM は、機械学習（ML）ワークロードの構成を簡素化するために、コンテナと仮想マシンイメージを公開します。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 で提供される各イメージは、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ています。
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確認してください。
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 上でのワークロードのセキュリティ保護には、お客様の協力が不可欠です。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、共有責任をご覧ください。
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た他のパッケージやソフトウェアに対する互換性を損なわない更新。
サポートが終了した依存関係への更新。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。
次のステップ
- 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を確認します。