Norme relative al supporto del framework di Deep Learning VM
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Deep Learning VM Images fornisce container e immagini di macchine virtuali per semplificare la
configurazione dei tuoi workload 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 della sicurezza e
funzionalità. Ogni immagine fornita da Deep Learning VM supporta una
versione secondaria specifica di un framework ML.
In questo modo hai il tempo di aggiornare e testare il codice
quando passi da una versione del framework all'altra. Quando passi a una nuova versione del framework, devi sempre testare a fondo i tuoi job e i tuoi modelli, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento principale o secondario.
Le note di rilascio di Deep Learning VM sono un log completo di tutte le
modifiche, gli aggiornamenti e le nuove funzionalità implementate. Sono essenziali per
chiunque utilizzi queste immagini per rimanere informato sugli ultimi sviluppi e
per gestire in modo efficace i propri ambienti di machine learning.
Iscriviti alla pagina Note di rilascio di Deep Learning VM
per ricevere annunci relativi ai ritiri e alle nuove versioni delle tue immagini
e dei tuoi framework.
La protezione dei tuoi carichi di lavoro su Deep Learning VM è una responsabilità condivisa. Anche se
Deep Learning VM pubblica regolarmente nuove versioni delle immagini per risolvere
le vulnerabilità della sicurezza, sei responsabile di attività come le seguenti:
Policy di assistenza per le versioni del framework
Durante il periodo supportato per una versione del framework ML, pubblicheremo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti possono includere:
Aggiornamenti delle patch per i framework supportati. Ad esempio, se supportiamo
TensorFlow 2.7 e TensorFlow rilascia
2.7.1 per risolvere i bug, rilasceremo una nuova versione dell'immagine.
Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.
Aggiornamenti non distruttivi di altri pacchetti e software installati sull'immagine.
Aggiornamenti alle dipendenze che hanno raggiunto la fine del supporto. Ad esempio, se un'immagine ha installato Python 3.7 e raggiunge la data di fine del supporto, rilasceremo una nuova versione dell'immagine. Se la modifica della dipendenza potrebbe essere una
modifica che causa errori, aggiorneremo l'elenco di tutte le versioni disponibili
per indicare la modifica della dipendenza.
Una volta pubblicata, una versione dell'immagine è immutabile e non cambia. Devi
sempre utilizzare l'ultima versione dell'immagine, in quanto le versioni precedenti potrebbero presentare vulnerabilità
di sicurezza o altri bug critici.
Programma dei criteri di supporto
Deep Learning VM supporta le immagini per un periodo di tempo specifico. Si tratta di
una pratica comune nel settore, poiché i componenti, inclusi alcuni
componenti open source, devono essere gestiti per garantire sicurezza e prestazioni.
Per Deep Learning VM, le norme relative all'assistenza ruotano attorno a due date chiave:
Data di fine patch e supporto:dopo questa data, Deep Learning VM
non pubblicherà più nuove versioni dell'immagine per quella versione specifica del framework.
Ciò significa che non saranno più disponibili aggiornamenti delle patch, correzioni della sicurezza o aggiornamenti non irreversibili.
Le risorse esistenti di cui è stato eseguito il deployment nella VM di deep learning
continueranno a funzionare, ma ti consigliamo di pianificare la
migrazione a una versione del framework più recente e supportata.
Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da Deep Learning VM, potrebbe esserti 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 le immagini non saranno più disponibili per il download.
Ritiro delle immagini
Quando le immagini raggiungono la data di fine patch e supporto, vengono ritirate.
Il ritiro comporta la rimozione di queste immagini dalla visibilità pubblica e
si consiglia di utilizzare immagini supportate per garantire sicurezza e prestazioni.
Tuttavia, se devi utilizzare un'immagine deprecata, consulta Utilizzare un'immagine dopo il
deprecamento.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-09 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)."]]