Política de compatibilidad de frameworks de Deep Learning VM
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Deep Learning VM Images proporciona contenedores e imágenes de máquina virtual para simplificar la configuración de tus cargas de trabajo de aprendizaje automático (AA). Estas imágenes contienen el sistema operativo, los frameworks del AA, los controladores y otras bibliotecas. Publicamos nuevas versiones de imágenes con regularidad para incluir parches nuevos, actualizaciones de seguridad y funciones. Cada imagen que proporciona Deep Learning VM brinda compatibilidad con una versión secundaria específica de un framework de AA.
Esto te da tiempo para actualizar y probar el código cuando pasas de una versión del framework a otra. Siempre debes probar tus modelos y trabajos a fondo cuando cambias a una versión del entorno de ejecución nueva, independientemente de si se trata de una actualización principal o secundaria.
Las notas de la versión de Deep Learning VM son un registro completo de todos los cambios, las actualizaciones y las nuevas funciones que se lanzan. Son esenciales para que cualquier persona que use estas imágenes se mantenga informada sobre los desarrollos más recientes y administre sus entornos de aprendizaje automático de manera eficaz.
Suscríbete a la página Notas de la versión de Deep Learning VM para recibir anuncios sobre las bajas y las nuevas versiones de tus imágenes y frameworks.
Proteger tus cargas de trabajo en la VM de aprendizaje profundo es una responsabilidad compartida. Si bien las VMs de aprendizaje profundo publican versiones nuevas de imágenes con regularidad para abordar las vulnerabilidades de seguridad, eres responsable de tareas como las siguientes:
Actualizar de forma manual a la versión más reciente.
Asegurarte de haber configurado tus servicios de forma correcta para que usen la versión más reciente.
Política de asistencia para las versiones de frameworks
Durante el período admitido para una versión del framework del AA, publicaremos versiones de imagen nuevas con regularidad. Las actualizaciones pueden incluir lo siguiente:
Actualizaciones de parches para frameworks compatibles. Por ejemplo, si admitimos TensorFlow 2.7 y las versiones 2.7.1 para TensorFlow para abordar errores, lanzaremos una versión nueva de la imagen.
Actualizaciones de seguridad para frameworks compatibles.
Actualizaciones no rotundas a otros paquetes y software instalado en la imagen.
Actualizaciones de dependencias que alcanzaron el fin de la asistencia. Por ejemplo, si una imagen tiene instalado Python 3.7 y llega a la fecha de fin de la asistencia, lanzaremos una nueva versión de imagen. Si el cambio en la dependencia puede ser un cambio rotundo, actualizaremos la Lista de todas las versiones disponibles para indicar el cambio en la dependencia.
Una vez publicada, una versión de imagen es inmutable y no cambia. Siempre debes usar la última versión de la imagen, ya que las versiones anteriores pueden tener vulnerabilidades de seguridad u otros errores críticos.
Programa de la política de asistencia
La VM de aprendizaje profundo admite imágenes para un período específico. Es una práctica común en la industria, ya que los componentes, incluidos algunos de código abierto, deben administrarse para garantizar la seguridad y el rendimiento.
En el caso de la VM de aprendizaje profundo, la política de asistencia se centra en dos fechas clave:
Fecha de fin de la asistencia y de los parches: Después de esta fecha, Deep Learning VM ya no publicará nuevas versiones de imagen para esa versión específica del framework.
Esto significa que ya no habrá actualizaciones de parches, correcciones de seguridad ni actualizaciones que no interrumpan el funcionamiento.
Los recursos existentes que se implementaron en la VM de aprendizaje profundo seguirán funcionando, pero se recomienda que planifiques la migración a una versión más reciente y compatible del framework.
Para recibir asistencia de solución de problemas de la VM de aprendizaje profundo, es posible que se te solicite actualizar a una versión de framework que se encuentre dentro del período admitido.
Fecha de fin de la disponibilidad: Después de esta fecha, ya no podrás usar imágenes para esta versión del framework. Los servicios pueden bloquear la creación de recursos nuevos a través de estas imágenes, y las imágenes ya no estarán disponibles para su descarga.
Baja de imágenes
Cuando las imágenes alcanzan la fecha de finalización del parche y la asistencia, se marcan como obsoletas.
La baja significa que estas imágenes se quitan de la visibilidad pública, y se recomienda usar imágenes compatibles para garantizar la seguridad y el rendimiento.
Sin embargo, si debes usar una imagen obsoleta, consulta Cómo usar una imagen después de su obsolescencia.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eDeep Learning VM offers pre-configured containers and virtual machine images equipped with operating systems, ML frameworks, drivers, and libraries, regularly updated for patches, security enhancements, and new features.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach image supports a specific minor version of an ML framework, allowing users to update and test their code when transitioning between versions, emphasizing the need for thorough testing.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSecurity for Deep Learning VM is a shared responsibility, requiring users to manually upgrade to the latest image versions and ensure proper service configuration to leverage the latest updates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeep Learning VM provides ongoing support for ML framework versions through regular image updates, including patch updates, security fixes, non-breaking package updates, and dependency upgrades until the end-of-patch date.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAfter the end-of-patch date, new image versions for a framework version will not be published, and after the end-of-availability date, the images will no longer be usable, so staying up-to-date is essential.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Deep Learning VM framework support policy\n\nDeep Learning VM Images provides 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 VM 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\nThe Deep Learning VM release notes are a comprehensive log of all the\nchanges, updates, and new features that are rolled out. They are essential for\nanyone using these images to stay informed about the latest developments and\nto manage their machine learning environments effectively.\nSubscribe to the [Deep Learning VM release notes](/deep-learning-vm/docs/release-notes) page\nfor announcements about deprecations and new version releases for your images\nand frameworks.\n\nSee also the [list of supported framework versions](/deep-learning-vm/docs/images#supported-frameworks).\n\nShared responsibility\n---------------------\n\nSecuring your workloads on Deep Learning VM is a shared responsibility. While\nDeep Learning VM 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-vm/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\n 2.7.1 to address bugs, we will 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 [List of all available versions](/deep-learning-vm/docs/images#supported-frameworks)\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 earlier versions may have security\nvulnerabilities or other critical bugs.\n\n### Support policy schedule\n\nDeep Learning VM supports images for a specific window of time. It is\na common practice in the industry since components, including some\nopen source components, have to be managed to ensure security and performance.\nFor Deep Learning VM, the support policy revolves around two key dates:\n\n- **End-of-patch and support date:** After this date, Deep Learning VM\n will no longer publish new image versions for that specific framework version.\n This means no more patch updates, security fixes, or non-breaking updates.\n Existing resources that have been deployed to Deep Learning VM\n will continue to function, but it's recommended to plan your\n migration to a newer, supported framework version.\n\n To receive troubleshooting support from Deep Learning VM, you may be\n asked to upgrade to a framework version that is within the supported\n 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\n### Image deprecation\n\nWhen images reach the **End-of-patch and support date** , they are deprecated.\nDeprecation means that these images are removed from public visibility and\nit's encouraged to use supported images to help ensure security and performance.\nHowever, if you must use a deprecated image, see [Use an image after\ndeprecation](/deep-learning-vm/docs/images#use-image-after-deprecation).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Review the [list of supported framework versions](/deep-learning-vm/docs/images#supported-frameworks)."]]
