Lista de las versiones de entorno de ejecución

AI Platform Training usa imágenes de contenedores, según la designación de la versión del entorno de ejecución, para configurar los recursos de la nube a fin de entregar las solicitudes de entrenamiento y predicción. En esta página, se enumeran las versiones del entorno de ejecución y sus paquetes constituyentes. Para obtener más información, consulta Administra versiones del entorno de ejecución.

Versiones compatibles del entorno de ejecución de AI Platform Training

Las siguientes versiones son compatibles con AI Platform Training:

Versión	Paquete	Lanzamiento	Última actualización	Fin de la disponibilidad
2.11	TensorFlow 2.11.x (parche más reciente) scikit-learn 1.0.2 XGBoost 1.6.1 Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.11 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.11 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.11 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu sympy 1.10.1 xgboost 1.6.1 python-json-logger 2.0.4 WebOb 1.8.7 Pegar 3.5.0 simula 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.5.0 cloudml-hypertune (más reciente) Contenedores de aprendizaje profundo ca-certificates-java libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran gdb openjdk-8-jdk openjdk-8-jre-headless g++ libio-all-perl libyaml-0-2 Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo	23 de enero de 2023	23 de enero de 2023	A partir del 23 de enero de 2024, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 23 de enero de 2025, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.
2.9	TensorFlow 2.9.x (parche más reciente) scikit-learn 1.0.2 XGBoost 1.6.1 Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.9 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.9 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.9 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu sympy 1.10.1 xgboost 1.6.1 python-json-logger 2.0.2 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.5.0 cloudml-hypertune (versión más reciente) Otras dependencias de contenedores de aprendizaje profundo ca-certificates-java libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran gdb google-cloud-sdk 387.0.0-0 openjdk-8-jdk openjdk-8-jre-headless g++ libio-all-perl libyaml-0-2 Otras dependencias de contenedores de aprendizaje profundo	Octubre 26 de 2022	Octubre 26 de 2022	A partir del 26 de octubre de 2023, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución. El 26 de octubre de 2024, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.
2.8	TensorFlow 2.8.x (parche más reciente) scikit-learn 1.0.2 XGBoost 1.5.2 Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.8 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.8 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.8 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu sympy 1.9 xgboost 1.5.2 python-json-logger 2.0.2 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.3.3 cloudml-hypertune (versión más reciente) Other Contenedores de aprendizaje profundo ca-certificates-java libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran gdb openjdk-8-jdk openjdk-8-jre-headless g++ libio-all-perl libyaml-0-2 Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo	15 de febrero de 2022	15 de febrero de 2022	A partir del 16 de marzo de 2023, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, o versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 16 de marzo de 2024, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
2.7	TensorFlow 2.7.x (parche más reciente) scikit-learn 1.0.1 XGBoost 1.5.0 Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.7 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.7 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.7 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu sympy 1.9 xgboost 1.5.0 python-json-logger 2.0.2 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.3.1 cloudml-hypertune (versión más reciente) Otras Contenedores de aprendizaje profundo curl	8 de diciembre de 2021	8 de diciembre de 2021	A partir del 8 de diciembre de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 8 de diciembre de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
2.6	TensorFlow 2.6.x (parche más reciente) scikit-learn 0.24.2 XGBoost 1.4.2 Las GPU son compatibles con la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.6 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.6 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.6 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu sympy 1.8 xgboost 1.4.2 PyYAML 5.4.1 python-json-logger 2.0.2 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 1.0.2 cloudml-hypertune (más reciente) Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo curl	Octubre	Octubre	A partir del 6 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución. El 6 de octubre de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.
2.5	TensorFlow 2.5.x (parche más reciente) scikit-learn 0.24.2 XGBoost 1.4.0 Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.5 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para la predicción en línea con la versión 2.5 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.5 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu sympy 1.8 xgboost 1.4.0 PyYAML 3.13 python-json-logger 2.0.1 WebOb 1.8.7 Paste 3.5.0 mock 4.0.3 google-cloud-resource-manager 0.30.3 cloudml-hypertune (más reciente) Otro Dependencias de contenedores de aprendizaje profundo curl	13 agosto de 2021	13 agosto de 2021	A partir del 13 de agosto de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 13 de agosto de 2023, AI Platform Prediction borra todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
2.4	TensorFlow 2.4.x (parche más reciente) scikit-learn 0.24.0 XGBoost 1.3.1 Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.4 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.4 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.4 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu xgboost 1.3.1 numpy 1.19.4 pandas 1.1.5 scipy 1.5.4 scikit-learn 0.24.0 sympy 1.7.1 statsmodels 0.12.1 oauth2client 4.1.3 httplib2 0.15.0 python-dateutil 2.8.1 six 1.15.0 future 0.18.2 PyYAML 3.13 wrapt 1.12.1 crcmod 1.7 google-api-python-client 1.9.0 python-json-logger 2.0.1 wheel 0.36.2 WebOb 1.8.6 Paste 3.5.0 tornado 5.1.1 grpcio 1.32.0 requests 2.25.1 webapp2 3.0.0b1 mock 4.0.3 google-cloud-bigquery 2.6.1 google-cloud-bigtable 1.6.1 google-cloud-datastore 2.1.0 google-cloud-logging 1.15.0 google-cloud-pubsub 2.2.0 google-cloud-resource-manager 0.30.3 google-cloud-storage 1.35.0 joblib 1.0.0 cloudml-hypertune (más reciente) psutil 5.8.0 curl libc-dev3-dev2 - tpkgp zip unzip git vim build-Essential ca-certificates ca-certificates-java pkg-config rsync libatlas-base-dev	10 de febrero de 2021	10 de febrero de 2021	A partir del 16 de abril de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 16 de abril de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
2.3	TensorFlow 2.3.x (parche más reciente) scikit-learn 0.23.2 XGBoost 1.2.1 Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.3 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.3 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.3 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu xgboost 1.2.1 numpy 1.18.5 pandas 1.1.3 scipy 1.4.1 scikit-learn 0.23.2 sympy 1.6.2 statsmodels 0.12.0 oauth2client 4.1.3 httplib2 0.15.0 python-dateutil 2.8.1 six 1.15.0 future 0.18.2 PyYAML 3.13 wrapt 1.12.1 crcmod 1.7 google-api-python-client 1.9.0 python-json-logger 2.0.1 wheel 0.35.1 WebOb 1.8.6 Paste 3.5.0 tornado 5.1.1 grpcio 1.33.1 requests 2.24.0 webapp2 3.0.0b1 mock 4.0.2 google-cloud-bigquery 2.2.0 google-cloud-bigtable 1.5.1 google-cloud-datastore 1.15.3 google-cloud-logging 1.15.0 google-cloud-pubsub 2.1.0 google-cloud-resource-manager 0.30.2 google-cloud-storage 1.32.0 joblib 0.17.0 cloudml-hypertune (más reciente) psutil 5.7.2 curl	9 de diciembre de 2020	9 de diciembre de 2020	A partir del 9 de diciembre de 2021, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 9 de diciembre de 2022, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
2.2	TensorFlow 2.2.x (parche más reciente) scikit-learn 0.23.1 XGBoost 1.1.1 Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. La versión 2.2 del entorno de ejecución no admite la predicción por lotes. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.2 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.2 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 1.1.1 curl	28 de agosto de 2020	28 de agosto de 2020	A partir del 28 de agosto de 2021, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 28 de agosto de 2022, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
2.1	TensorFlow 2.1.0 scikit-learn 0.22.1 XGBoost 0.90 La versión 2.1 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 2.1.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. Python 3.7 es la única versión de Python disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 2.1 del entorno de ejecución. No puedes usar Python 2 con la versión 2.1 del entorno de ejecución. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 0.90 curl	9 de marzo de 2020	9 de marzo de 2020	A partir del 9 de marzo de 2021, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento ni versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución. Se seguirá admitiendo la predicción por lotes. El 31 de enero de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión de entorno de ejecución.
1.15	TensorFlow 1.15.0 scikit-learn 0.20.4 XGBoost 0.82 La versión 1.15 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.15.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. Python 3.7 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.15 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 0.820.20 curl libc-dev-dev2 openg-dev2 zip unzip git vim build-Essential ca-certificates ca-certificates-java pkg-config rsync libatlas-base-dev liblapack-dev pythonforpython python-dev	19 de diciembre de 2019	19 de diciembre de 2019	A partir del 30 de septiembre de 2022, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 30 de septiembre de 2023, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.14	TensorFlow 1.14.0 scikit-learn 0.20.2 XGBoost 0.81 La versión 1.14 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.14.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.14 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu xgboost 0.81.0.81 curl	19 de julio de 2019	16 de agosto de 2019	A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 19 de julio de 2021, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.13	TensorFlow 1.13.1 scikit-learn 0.20.2 XGBoost 0.81 La versión 1.13 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.13.1 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Esta versión del entorno de ejecución también admite TPU para el entrenamiento. Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.13 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu xgboost 0.81.0.81 curl libcurl-dev2	6 de marzo de 2019	16 de agosto de 2019	A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 6 de marzo de 2021, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.12	TensorFlow 1.12.3 scikit-learn 0.20.0 XGBoost 0.81 La versión 1.12 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.12.3 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Python 3.5 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.12 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 0.81 curl	19 de diciembre de 2018	19 de julio de 2019	A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 19 de diciembre de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.11	TensorFlow 1.11 scikit-learn 0.19.2 XGBoost 0.80 La versión 1.11 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.11.0 para CPU y GPU. Las GPU son compatibles con el entrenamiento y la predicción en línea en esta versión del entorno de ejecución. Python 3.5 está disponible para el entrenamiento y la predicción en línea con la versión 1.11 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu xgboost 0.80.0.80.080.80 curl	19 de diciembre de 2018		A partir del 19 de julio de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes, ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 19 de diciembre de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.10	TensorFlow 1.10 scikit-learn 0.19.2 XGBoost 0.72.1 La versión 1.10 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.10.0 para CPU y GPU (las GPU no son compatibles con la predicción en línea). Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.10 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu xgboost 0.72.1 1.14.5 curl libcurl-dev2	31 de agosto de 2018	19 de diciembre de 2018	A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 31 de agosto de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.9	TensorFlow 1.9 scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.72.1 La versión 1.9 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.9.0 para CPU y GPU (las GPU no son compatibles con la predicción en línea). Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.9 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 0.72.1 0.72.1 curl libcurl-dev2	27 de junio de 2018	19 de diciembre de 2018	A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución. A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 27 de junio de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de los modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.8	TensorFlow 1.8 scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.71 La versión 1.8 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.8.0 para CPU y GPU (las GPU no son compatibles con la predicción en línea). Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.8 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Los paquetes gcloud y google-cloud-logging se reemplazaron por el paquete google-cloud, que contiene los paquetes que se quitaron. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu xgboost 0.71.0.70 curl libcurl-dev2	8 de mayo de 2018	19 de diciembre de 2018	A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución. A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 8 de mayo de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.7	TensorFlow 1.7 scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.7.post3 La versión 1.7 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.7.0 para CPU y GPU. Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.7 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 1.13.30.019.0 curl libcurl-dev2	26 de abril de 2018	19 de diciembre de 2018	A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución. A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 26 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.6	TensorFlow 1.6 scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.7.post3 La versión 1.6 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.6.0 para CPU y GPU. Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.6 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 0.7.post21.20 curl	20 de marzo de 2018	19 de diciembre de 2018	A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución. A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.5	TensorFlow 1.5 scikit-learn 0.19.1 XGBoost 0.7.post3 La versión 1.5 del entorno de ejecución es compatible con TensorFlow 1.5.0 para CPU y GPU. Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.5 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 0.7.post31 curl	13 de marzo de 2018	19 de diciembre de 2018	A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución. A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.4	TensorFlow 1.4.0 y 1.4.1 scikit-learn 0.18.1 XGBoost 0.6a2 La versión 1.4 del entorno de ejecución usa TensorFlow 1.4.0 para la predicción en línea y 1.4.1 a fin de realizar la predicción y entrenamiento por lotes. Python 3.5 está disponible para entrenamiento y predicción en línea con la versión 1.4 del entorno de ejecución. Los paquetes de Ubuntu para Python 3 (indicados en negrita) se instalan cuando se ejecuta Python 3. La primera versión del entorno de ejecución de AI Platform Training que proporciona compatibilidad con scikit-learn y XGBoost es la versión 1.4. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu 0.6a2 0.6a2 0.6a2 curl	11 de diciembre de 2017	19 de diciembre de 2018	A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución. A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.
1.2	TensorFlow 1.2.0 La versión 1.2 del entorno de ejecución usa una imagen base del SO de Ubuntu 16.04 en lugar de la versión Debian Jessie usada por la 1.0. Listas de paquetes Paquetes de PyPI Paquetes de Ubuntu numpy 1.12.1 0.12.010 curl libcurl-dev-dev wget zip unzip git vim build-Essential ca-certificates ca-certificates-java pkg-config rsync libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran python2.7	27 de junio de 2017		A partir del 16 de marzo de 2020, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento que usen esta versión del entorno de ejecución. A partir del (fecha no establecida), ya no podrás crear trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución. El 13 de abril de 2020, AI Platform Prediction borrará todas las versiones de modelos que usen esta versión del entorno de ejecución.

Política de compatibilidad para versiones anteriores del entorno de ejecución

AI Platform Training y AI Platform Prediction son compatibles con las versiones del entorno de ejecución durante un año después de su fecha de lanzamiento.

La compatibilidad con las versiones del entorno de ejecución varía según el siguiente programa:

• A partir de la fecha de lanzamiento: puedes crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes y versiones de modelos que usen la versión del entorno de ejecución.

• A partir de los 12 meses posteriores a la fecha de lanzamiento: ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen la versión del entorno de ejecución.

  Las versiones de los modelos existentes implementadas en AI Platform Prediction siguen funcionando.

• A partir de los 24 meses posteriores a la fecha de lanzamiento: AI Platform Prediction borra de forma automática todas las versiones de los modelos que usen la versión del entorno de ejecución.

Se aplica una versión modificada de esta política de forma retroactiva, en varias etapas, a las versiones 1.13 y anteriores del entorno de ejecución. Consulta este documento para conocer la disponibilidad actual de cada versión del entorno de ejecución.

Asistencia para GPU

Nota: La siguiente sección solo se aplica al entrenamiento con TensorFlow.

Las máquinas habilitadas para GPU tienen preinstalado tensorflow-gpu, el paquete de Python de TensorFlow compatible con GPU.

En cambio, otras máquinas traen preinstalado el paquete tensorflow regular.

Compatibilidad con Cloud TPU

Nota: La siguiente sección solo se aplica al entrenamiento con TensorFlow.

Las versiones 1.15, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9 y 2.11 del entorno de ejecución de AI Platform Training están disponibles para entrenar tus modelos en Cloud TPU. Consulta cómo solicitar la cuota de Cloud TPU y usar TPU para entrenar el modelo.

Contenedores de PyTorch compilados con anterioridad

Además de las versiones del entorno de ejecución, AI Platform Training ofrece varios contenedores de PyTorch compilados con anterioridad que puedes usar para entrenar un modelo de PyTorch. Obtén más información sobre los contenedores de PyTorch disponibles y cómo usarlos.

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre las versiones del entorno de ejecución.
• Consulta cómo crear contenedores personalizados para entrenamiento.