Lista de versões do ambiente de execução

O AI Platform usa imagens com base na designação da versão do ambiente de execução para configurar os recursos de nuvem, a fim de atender às solicitações de treinamento e previsão. Nesta página, você verá a lista das versões de ambiente de execução e os pacotes inclusos. Saiba mais sobre como gerenciar e definir versões do ambiente de execução.

Versões do ambiente de execução compatíveis com o AI Platform

As seguintes versões são compatíveis com o AI Platform:

Versão Pacote Liberada em Última atualização
1.14 TensorFlow 1.14.0
scikit-learn 0.20.2 XGBoost 0.81

A versão 1.14 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.14.0 para CPU e GPU. As GPUs são permitidas no treinamento, exceto nas previsões on-line e em lote nesta versão do ambiente de execução.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.14 do ambiente de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

19 de julho de 2019 16 de agosto de 2019
1.13 TensorFlow 1.13.1
scikit-learn 0.20.2 XGBoost 0.81

A versão 1.13 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.13.1 para CPU e GPU. As GPUs são permitidas no treinamento, exceto nas previsões on-line e em lote nesta versão do ambiente de execução.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.13 do ambiente de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

6 de março de 2019 16 de agosto de 2019
1.12 TensorFlow 1.12.3
scikit-learn 0.20.0 XGBoost 0.81

A versão 1.12 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.12.3 para CPU e GPU. As GPUs não são permitidas na previsão on-line.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e predição on-line com a versão 1.12 do ambiente de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

19 de dezembro de 2018 19 de julho de 2019
1.11 TensorFlow 1.11
scikit-learn 0.19.2 XGBoost 0.80

A versão 1.11 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.11.0 para CPU e GPU. As GPUs não são permitidas na previsão on-line.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e predição on-line com a versão 1.11 do ambiente de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

19 de dezembro de 2018
1.10 TensorFlow 1.10
scikit-learn 0.19.2 XGBoost 0.72.1

A versão 1.10 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.10.0 para CPU e GPU. As GPUs não são permitidas na previsão on-line.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.10 do ambiente de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

31 de agosto de 2018 19 de dezembro de 2018
1.9 TensorFlow 1.9
scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.72.1

A versão 1.9 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.9.0 para CPU e GPU. As GPUs não são permitidas na previsão on-line.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.9 do ambiente de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

27 de junho de 2018 19 de dezembro de 2018
1.8 TensorFlow 1.8
scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.71

A versão 1.8 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.8.0 para CPU e GPU. As GPUs não são permitidas na previsão on-line.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.8 do tempo de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

Os pacotes gcloud e google-cloud-logging foram substituídos pelo google-cloud, que contém os dois que foram removidos.

8 de maio de 2018 19 de dezembro de 2018
1.7 TensorFlow 1.7
scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.7.post3

A versão 1.7 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.7.0 para CPU e GPU.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.7 do tempo de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

26 de abril de 2018 19 de dezembro de 2018
1.6 TensorFlow 1.6
scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.7.post3

A versão 1.6 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.6.0 para CPU e GPU.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.6 do tempo de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

20 de março de 2018 19 de dezembro de 2018
1.5 TensorFlow 1.5
scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.7.post3

A versão 1.5 do ambiente de execução é compatível com o TensorFlow 1.5.0 para CPU e GPU.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.5 do tempo de execução. Os pacotes Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados durante a execução do Python 3.

13 de março de 2018 19 de dezembro de 2018
1.4 TensorFlow 1.4.0 e 1.4.1
scikit-learn 0.18.1 XGBoost 0.6a2

A versão 1.4 do ambiente de execução usa o TensorFlow 1.4.0 para previsão on-line e o 1.4.1 para treinamento e previsão em lote.

O Python 3.5 está disponível para treinamento e previsão on-line com a versão 1.4 do tempo de execução. Os pacotes do Ubuntu para Python 3 (indicados em negrito) são instalados na execução do Python 3.

A versão mais antiga do ambiente de execução do AI Platform que oferece suporte ao scikit-learn e ao XGBoost é a 1.4.

11 de dezembro de 2017 19 de dezembro de 2018
1.2 TensorFlow 1.2.0

A versão 1.2 do ambiente de execução usa uma imagem de base do SO Ubuntu 16.04 em vez da versão Debian Jessie usada pelo 1.0.

27 de junho de 2017
1.0 TensorFlow 1.0.1

Esta é a versão do ambiente de execução padrão do AI Platform atualmente compatível com a API AI Platform Training and Prediction v1.

8 de março de 2017

Compatibilidade com versões anteriores do ambiente de execução

As versões de tempo de execução anteriores principais e secundárias ainda permanecem compatíveis por um determinado período de tempo após o lançamento de novas versões. Você pode continuar treinando modelos e recebendo previsões usando uma versão de tempo de execução anterior durante esse período. As versões do ambiente de execução não são compatíveis fora dessa janela.

Meses após a substituição do ambiente de execução Pode treinar modelos e exibir previsões
0 a 12 Sim
12 ou mais Não

Compatível com GPUs

As máquinas habilitadas para GPU (em inglês) vêm com o tensorflow-gpu (em inglês) pré-instalado, o pacote em Python do TensorFlow com suporte a GPU.

Outras máquinas vêm com o pacote tensorflow (em inglês) normal pré-instalado.

Compatibilidade com Cloud TPU

As versões 1.12, 1.13 e 1.14 do ambiente de execução do AI Platform estão disponíveis para treinar os modelos no Cloud TPU. Veja como solicitar cotas do Cloud TPU e como usar TPUs para treinar modelos (em inglês).

A seguir