运行时版本列表

AI Platform Training 会根据指定的运行时版本，使用容器映像来配置云资源，以便处理您的训练和预测请求。 本页面列出了运行时版本及其中的软件包。 如需了解详情，请参阅管理运行时版本。

支持的 AI Platform Training 运行时版本

AI Platform Training 支持以下版本：

版本 程序包 发布日期 上次更新时间 提供终止日期
2.11 TensorFlow 2.11.x（最新补丁）
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

此运行时版本支持使用 GPU 进行在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.11 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.11 进行在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.11 中使用 Python 2。

 2023 年 1 月 23 日 2023 年 1 月 23 日

自 2024 年 1 月 23 日起，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2025 年 1 月 23 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.9 TensorFlow 2.9.x（最新补丁）
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.6.1

此运行时版本支持使用 GPU 进行在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.9 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.9 进行在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.9 中使用 Python 2。

 2022 年 10 月 26 日 2022 年 10 月 26 日

从 2023 年 10 月 26 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2024 年 10 月 26 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.8 TensorFlow 2.8.x（最新补丁程序）
scikit-learn 1.0.2
XGBoost 1.5.2

此运行时版本支持使用 GPU 进行在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.8 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.8 进行在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.8 中使用 Python 2。

 2022 年 2 月 15 日 2022 年 2 月 15 日

从 2023 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2024 年 3 月 16 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.7 TensorFlow 2.7.x（最新补丁程序）
scikit-learn 1.0.1
XGBoost 1.5.0

此运行时版本支持使用 GPU 进行在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.7 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.7 进行在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.7 中使用 Python 2。

 2021 年 12 月 8 日 2021 年 12 月 8 日

从 2022 年 12 月 8 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2023 年 12 月 8 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.6 TensorFlow 2.6.x（最新补丁程序）
scikit-learn 0.24.2
XGBoost 1.4.2

此运行时版本支持使用 GPU 进行在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.6 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.6 进行在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.6 中使用 Python 2。

 2021 年 10 月 6 日 2021 年 10 月 6 日

从 2022 年 10 月 6 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2023 年 10 月 6 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.5 TensorFlow 2.5.x（最新补丁程序）
scikit-learn 0.24.2
XGBoost 1.4.0

此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.5 不支持批量预测。

Python 3.7 是唯一可用于运行时版本 2.5 的 Python 预测版本。您不能在运行时版本 2.5 中使用 Python 2。

 2021 年 8 月 13 日 2021 年 8 月 13 日

从 2022 年 8 月 13 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2023 年 8 月 13 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.4 TensorFlow 2.4.x（最新补丁程序）
scikit-learn 0.24.0
XGBoost 1.3.1

此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.4 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.4 进行训练和在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.4 中使用 Python 2。

 2021 年 2 月 10 日 2021 年 2 月 10 日

从 2022 年 4 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2023 年 4 月 16 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.3 TensorFlow 2.3.x（最新补丁程序）
scikit-learn 0.23.2
XGBoost 1.2.1

此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.3 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.3 进行训练和在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.3 中使用 Python 2。

 2020 年 12 月 9 日 2020 年 12 月 9 日

从 2021 年 12 月 9 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2022 年 12 月 9 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.2 TensorFlow 2.2.x（最新补丁程序）
scikit-learn 0.23.1
XGBoost 1.1.1

此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

运行时版本 2.2 不支持批量预测。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.2 进行训练和在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.2 中使用 Python 2。

 2020 年 8 月 28 日 2020 年 8 月 28 日

从 2021 年 8 月 28 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2022 年 8 月 28 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
2.1 TensorFlow 2.1.0
scikit-learn 0.22.1
XGBoost 0.90

运行时版本 2.1 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 2.1.0。此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

Python 3.7 是 Python 可用于使用运行时版本 2.1 进行训练和在线预测的唯一版本。您不能在运行时版本 2.1 中使用 Python 2。

 2020 年 3 月 9 日 2020 年 3 月 9 日

从 2021 年 3 月 9 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业或模型版本。批量预测继续支持使用该运行时版本。

AI Platform Prediction 将于 2023 年 1 月 31 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.15 TensorFlow 1.15.0
scikit-learn 0.20.4
XGBoost 0.82

运行时版本 1.15 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.15.0。此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

Python 3.7 可用于使用运行时版本 1.15 的训练和在线预测作业。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2019 年 12 月 19 日 2019 年 12 月 19 日

从 2022 年 9 月 30 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2023 年 9 月 30 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.14 TensorFlow 1.14.0
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

运行时版本 1.14 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.14.0。此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.14 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2019 年 7 月 19 日 2019 年 8 月 16 日

从 2020 年 7 月 19 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2021 年 7 月 19 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.13 TensorFlow 1.13.1
scikit-learn 0.20.2
XGBoost 0.81

运行时版本 1.13 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.13.1。此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。 此运行时版本还支持使用 TPU 进行训练。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.13 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2019 年 3 月 6 日 2019 年 8 月 16 日

从 2020 年 7 月 19 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2021 年 3 月 6 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.12 TensorFlow 1.12.3
scikit-learn 0.20.0
XGBoost 0.81

运行时版本 1.12 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.12.3。此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.12 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2018 年 12 月 19 日 2019 年 7 月 19 日

从 2020 年 7 月 19 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 12 月 19 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.11 TensorFlow 1.11
scikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.80

运行时版本 1.11 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.11.0。此运行时版本支持使用 GPU 进行训练和在线预测。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.11 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2018 年 12 月 19 日

从 2020 年 7 月 19 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 12 月 19 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.10 TensorFlow 1.10
scikit-learn 0.19.2
XGBoost 0.72.1

运行时版本 1.10 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.10.0（不支持 GPU 进行在线预测）。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.10 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2018 年 8 月 31 日 2018 年 12 月 19 日

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 8 月 31 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.9 TensorFlow 1.9
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.72.1

运行时版本 1.9 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.9.0（不支持 GPU 进行在线预测）。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.9 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2018 年 6 月 27 日 2018 年 12 月 19 日

从 2020 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业。

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 6 月 27 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.8 TensorFlow 1.8
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.71

运行时版本 1.8 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.8.0（不支持 GPU 进行在线预测）。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.8 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

gcloud 和 google-cloud-logging 软件包已被 google-cloud 软件包所取代，后者囊括了这两个已遭移除的软件包。

 2018 年 5 月 8 日 2018 年 12 月 19 日

从 2020 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业。

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 5 月 8 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.7 TensorFlow 1.7
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

运行时版本 1.7 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.7.0。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.7 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2018 年 4 月 26 日 2018 年 12 月 19 日

从 2020 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业。

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 4 月 26 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.6 TensorFlow 1.6
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

运行时版本 1.6 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.6.0。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.6 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2018 年 3 月 20 日 2018 年 12 月 19 日

从 2020 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业。

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 4 月 13 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.5 TensorFlow 1.5
scikit-learn 0.19.1
XGBoost 0.7.post3

运行时版本 1.5 支持适用于 CPU 和 GPU 的 TensorFlow 1.5.0。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.5 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

 2018 年 3 月 13 日 2018 年 12 月 19 日

从 2020 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业。

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 4 月 13 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.4 TensorFlow 1.4.0 and 1.4.1
scikit-learn 0.18.1
XGBoost 0.6a2

运行时版本 1.4 使用 TensorFlow 1.4.0 进行在线预测，使用 TensorFlow 1.4.1 进行批量预测和训练。

Python 3.5 可用于使用运行时版本 1.4 的训练和在线预测。运行 Python 3 时，系统会安装 Python 3 版 Ubuntu 软件包（以粗体表示）。

支持 scikit-learn 和 XGBoost 的最早 AI Platform Training 运行时版本是 1.4 版。

 2017 年 12 月 11 日 2018 年 12 月 19 日

从 2020 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业。

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 4 月 13 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。
1.2 TensorFlow 1.2.0

运行时版本 1.2 使用 Ubuntu 16.04 操作系统基本映像，而不是 1.0 版本所使用的 Debian Jessie 版本。

 2017 年 6 月 27 日

从 2020 年 3 月 16 日开始，您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业。

从（日期未定）开始，您将无法再创建使用此运行时版本的批量预测作业或模型版本。

AI Platform Prediction 将于 2020 年 4 月 13 日删除所有使用此运行时版本的模型版本。

针对早期运行时版本的支持政策

AI Platform Training 和 AI Platform Prediction 会在每个运行时版本发布后提供一年的支持。

对每个运行时版本的支持会按以下时间安排变化：

  • 自发布之日起：您可以创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业和模型版本。

  • 发布 12 个月后：您将无法再创建使用此运行时版本的训练作业、批量预测作业或模型版本。

    已部署到 AI Platform Prediction 的现有模型版本会继续正常运作。

  • 发布 24 个月后：AI Platform Prediction 会自动删除所有使用该运行时版本的模型版本。

此政策的修订版正分阶段应用于运行时版本 1.13 及更低版本。如需了解每个运行时版本的当前可用性，请参阅此文档。

GPU 支持

支持 GPU 的机器已预安装 tensorflow-gpu，这是提供 GPU 支持的 Tensorflow Python 软件包。

其他机器则预安装了常规的 tensorflow 软件包。

Cloud TPU 支持

AI Platform Training 运行时版本 1.15、2.1、2.2、2.3、2.4、2.5、2.6、2.7、2.8、2.9 和 2.11 可用于在 Cloud TPU 上训练模型。请参阅如何申请 Cloud TPU 配额以及如何使用 TPU 训练模型。

预构建的 PyTorch 容器

除了运行时版本之外，AI Platform Training 还提供了几个预构建的 PyTorch 容器，可供您用来训练 PyTorch 模型。了解可用的 PyTorch 容器及其使用方式。

后续步骤

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管理运行时版本