Norme di supporto del framework Deep Learning VM

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

In questo modo puoi aggiornare e testare il codice quando passi da una versione del framework a un'altra. Dovresti sempre testare in modo approfondito i tuoi job e i tuoi modelli quando passi a una nuova versione del framework, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento principale o di minore entità.

Per tutti i servizi, iscriviti alla pagina delle note di rilascio di Deep Learning VM per ricevere annunci sulle release di nuove versioni di immagini e framework.

Per l'elenco delle versioni del framework supportate, vedi l'elenco di tutte le versioni disponibili.

Responsabilità condivisa

La protezione dei carichi di lavoro su Deep Learning VM è una responsabilità condivisa. Sebbene Deep Learning VM pubblichi regolarmente nuove versioni delle immagini per risolvere le vulnerabilità di sicurezza, sei responsabile di attività come le seguenti:

  • Upgrade manuale alla versione più recente.

  • Assicurati di aver configurato correttamente i servizi per utilizzare la versione più recente.

Per saperne di più, vedi Responsabilità condivisa.

Criteri di supporto per le versioni del framework

Durante il periodo in cui è supportata la versione del framework ML, pubblicheremo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti potrebbero includere quanto segue:

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

  • Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.

  • Aggiornamenti completi di altri pacchetti e software installati nell'immagine.

  • Aggiornamenti alle dipendenze che hanno raggiunto la fine del supporto. Ad esempio, se in un'immagine è installato Python 3.7 e viene raggiunta la data di fine del supporto, rilasceremo una nuova versione dell'immagine. Se il cambiamento della dipendenza potrebbe essere un cambiamento radicale, aggiorneremo l'elenco di tutte le versioni disponibili per indicare la modifica nella dipendenza.

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

Pianificazione dei criteri di assistenza

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

  • Data di fine della patch e del supporto: dopo questa data, Deep Learning VM non pubblicherà più nuove versioni dell'immagine per quella versione del framework. Le risorse esistenti di cui è stato eseguito il deployment su Deep Learning VM continuano a funzionare. Dopo questa data, ti consigliamo di passare a una versione del framework più recente.

    Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da Deep Learning VM, ti potrebbe essere 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 queste non saranno più disponibili per il download.

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