Politique de compatibilité avec le framework Vertex AI

Vertex AI publie des conteneurs et des images de machines virtuelles pour simplifier la configuration de vos charges de travail de machine learning (ML). Ces images contiennent le système d'exploitation, les frameworks de ML, les pilotes et d'autres bibliothèques. Nous publions régulièrement de nouvelles versions des images afin d'inclure de nouveaux correctifs, des mises à jour de sécurité et de nouvelles fonctionnalités. Chaque image fournie par Vertex AI est compatible avec une version mineure spécifique d'un framework de ML.

Cela vous donne le temps de mettre à jour et de tester votre code lorsque vous passez d'une version du framework à une autre. Vous devez tester de manière approfondie vos jobs et modèles chaque fois que vous passez à une nouvelle version du framework, qu'il s'agisse d'une mise à jour majeure ou mineure.

Pour tous les services, abonnez-vous à la page Notes de version de Vertex AI pour être informé des nouvelles versions de vos conteneurs, images et frameworks.

Pour obtenir la liste des versions de frameworks compatibles, consultez la liste des frameworks compatibles.

Responsabilité partagée

La sécurisation de vos charges de travail sur Vertex AI est une responsabilité partagée. Bien que Vertex AI publie régulièrement de nouvelles versions des images pour corriger les failles de sécurité, vous êtes responsable de tâches telles que :

  • Mise à niveau manuelle vers la dernière version

  • Assurez-vous que vous avez correctement configuré vos services pour utiliser la dernière version.

Pour en savoir plus, consultez la page Responsabilité partagée.

Politique de compatibilité pour les versions de framework

Pendant la période de compatibilité d'une version du framework de ML, nous publions régulièrement de nouvelles versions d'image. Les mises à jour peuvent inclure les éléments suivants :

  • Mises à jour de type correctif pour les frameworks compatibles. Par exemple, si TensorFlow 2.7 est compatible, et que la version 2.7.1 de TensorFlow est publiée pour résoudre des bugs, nous publions une nouvelle version d'image.

  • Mises à jour de sécurité pour les frameworks compatibles.

  • Mises à jour non destructives vers d'autres packages et logiciels installés sur l'image.

  • Mises à jour des dépendances qui ont atteint la fin de la période de compatibilité. Par exemple, si Python 3.7 est installé sur une image et que celle-ci atteint la date de fin de compatibilité, nous publions une nouvelle version de l'image. Si la modification de la dépendance peut être une modification destructive, nous mettons à jour la liste des frameworks compatibles pour indiquer la modification de la dépendance.

Une fois publiée, une version d'image est immuable et ne change pas. Vous devez toujours utiliser la dernière version d'image, car les anciennes versions peuvent présenter des failles de sécurité ou d'autres bugs critiques.

Calendrier de la politique de compatibilité

Les périodes de compatibilité pour chaque version de framework suivent le calendrier suivant :

  • Date de fin de correctif et de compatibilité : après cette date, Vertex AI ne publiera plus de nouvelles versions d'image pour cette version du framework. Les ressources existantes qui ont été déployées sur Vertex AI continuent de fonctionner. Après cette date, nous vous recommandons de passer à une version de framework plus récente.

    Pour bénéficier d'une assistance de dépannage de Vertex AI, vous devrez peut-être passer à une version du framework comprise dans la période de compatibilité.

    • Pour les prédictions en ligne utilisant des conteneurs prédéfinis, en cas de failles de sécurité, Vertex AI peut supprimer des points de terminaison existants à l'aide de versions du framework qui ne sont plus compatibles.

  • Date de fin de disponibilité : après cette date, vous ne pourrez plus utiliser d'images pour cette version du framework. Les services peuvent bloquer la création de ressources utilisant ces images, qui ne peuvent plus être téléchargées.

    • Pour les prédictions en ligne utilisant des conteneurs prédéfinis, vous ne pouvez plus créer de points de terminaison avec cette version après cette date, et Vertex AI peut supprimer des points de terminaison existants qui utilisent cette version.

    • Les dates de fin de disponibilité n'existent pas pour les frameworks de pipeline qui sont des bibliothèques Python pypi.org Open Source, telles que le SDK Kubeflow Pipelines et le SDK TensorFlow Extended.

Services couverts par la politique de compatibilité avec le framework

Si vous utilisez les services suivants, vous devez connaître les nouvelles versions qui peuvent vous obliger à mettre à jour vos images ou frameworks de conteneurs :

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