Supportrichtlinie für Vertex AI Framework

Vertex AI veröffentlicht Container und VM-Images, um die Konfiguration Ihrer ML-Arbeitslasten zu vereinfachen. Diese Images enthalten das Betriebssystem, die ML-Frameworks, Treiber und andere Bibliotheken. Wir veröffentlichen regelmäßig neue Image-Versionen mit neuen Patches, Sicherheitsupdates und Features. Jedes von Vertex AI bereitgestellte Image unterstützt eine bestimmte Nebenversion eines ML-Frameworks.

Dadurch haben Sie Zeit, den Code zu aktualisieren und zu testen, wenn Sie von einer Framework-Version zu einer anderen wechseln. Testen Sie die Jobs und Modelle immer gründlich, nachdem Sie auf eine neue Framework-Version umgestellt haben, unabhängig davon, ob es sich um eine Haupt- oder Nebenversion handelt.

Abonnieren Sie für alle Dienste die Seite Vertex AI-Versionshinweise, um Ankündigungen zu neuen Versionsreleases für Ihre Container, Images und Frameworks zu erhalten.

Eine Liste der unterstützten Framework-Versionen finden Sie in der Liste der unterstützten Frameworks.

Geteilte Verantwortung

Die Sicherung Ihrer Arbeitslasten in Vertex AI ist eine geteilte Verantwortung. Obwohl Vertex AI regelmäßig neue Image-Versionen veröffentlicht, um Sicherheitslücken zu schließen, sind Sie für Aufgaben wie die folgenden verantwortlich:

  • Manuelles Upgrade auf die neueste Version.

  • Prüfen Sie, ob Sie Ihre Dienste ordnungsgemäß für die Verwendung der neuesten Version konfiguriert haben.

Weitere Informationen finden Sie unter Geteilte Verantwortung.

Supportrichtlinie für Framework-Versionen

Während des unterstützten Zeitraums für eine ML-Framework-Version veröffentlichen wir regelmäßig neue Image-Versionen. Die Aktualisierungen können Folgendes enthalten:

  • Patchupdates für unterstützte Frameworks. Wenn wir beispielsweise TensorFlow 2.7 unterstützen und TensorFlow 2.7.1 veröffentlicht, um Fehler zu beheben, veröffentlichen wir eine neue Image-Version.

  • Sicherheitsupdates für unterstützte Frameworks.

  • Abwärtskompatible Aktualisierungen anderer Pakete und Software, die auf dem Image installiert sind.

  • Updates für Abhängigkeiten, die das Ende des Supports erreicht haben. Wenn beispielsweise für ein Image Python 3.7 installiert ist und das Enddatum des Supports erreicht wurde, veröffentlichen wir eine neue Image-Version. Wenn die Änderung der Abhängigkeit eine abwärtskompatible Änderung ist, aktualisieren wir die Liste der unterstützten Frameworks, um die Änderung in der Abhängigkeit anzugeben.

Nach der Veröffentlichung ist eine Image-Version unveränderlich und bleibt in ihrem Zustand. Sie sollten immer die neueste Image-Version verwenden, da ältere Versionen Sicherheitslücken oder andere kritische Fehler haben können.

Zeitplan für Supportrichtlinien

Die Supportzeiträume für jede Framework-Version folgen diesem Zeitplan:

  • Ende des Patch- und Supportdatums: Nach diesem Datum veröffentlicht Vertex AI keine neuen Image-Versionen für diese Framework-Version mehr. Vorhandene Ressourcen, die in Vertex AI bereitgestellt wurden, funktionieren weiterhin. Nach diesem Datum empfehlen wir, zu einer neueren Framework-Version zu wechseln.

    Um Support für die Fehlerbehebung von Vertex AI zu erhalten, werden Sie möglicherweise aufgefordert, ein Upgrade auf eine Framework-Version innerhalb des unterstützten Zeitraums durchzuführen.

    • Bei Onlinevorhersagen mit vordefinierten Containern kann Vertex AI bei Sicherheitslücken vorhandene Endpunkte mithilfe von Framework-Versionen außerhalb des Supports löschen.

  • Ende der Verfügbarkeit: Nach diesem Datum können Sie für diese Framework-Version keine Images mehr verwenden. Dienste können das Erstellen neuer Ressourcen über diese Images blockieren. Auch können die Images nicht mehr heruntergeladen werden.

    • Bei Onlinevorhersagen mit vordefinierten Containern können Sie nach diesem Datum keine neuen Endpunkte mehr mit dieser Version erstellen. Vertex AI löscht möglicherweise vorhandene Endpunkte, die diese Version verwenden.

    • Pipeline-Enddaten sind nicht für Pipeline-Frameworks vorhanden, die als Open-Source-Python-Bibliotheken für pypi.org verfügbar sind, wie z. B. das Kubeflow Pipelines SDK und TensorFlow Extended SDK.

Von der Framework-Supportrichtlinie abgedeckte Dienste

Wenn Sie die folgenden Dienste verwenden, sollten Sie sich über neue Versionsversionen informieren, für die Sie möglicherweise Ihre Container-Images oder Frameworks aktualisieren müssen:

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Nächste Schritte