Vertex AI pubblica container e immagini di macchine virtuali per semplificare la configurazione dei carichi di lavoro di machine learning (ML). Queste immagini contengono il sistema operativo, i framework ML, i driver e altre librerie. Pubblichiamo regolarmente nuove versioni delle immagini per includere nuove patch, aggiornamenti della sicurezza e funzionalità. Ogni immagine fornita da Vertex AI fornisce supporto per una versione secondaria specifica di un framework ML.
In questo modo puoi aggiornare e testare il codice quando passi da una versione del framework all'altra. Dovresti sempre testare a fondo job e modelli quando passi a una nuova versione del framework, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento di minore o maggiore entità.
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Per l'elenco delle versioni dei framework supportate, consulta l'elenco dei framework supportati.
Responsabilità condivisa
Proteggere i carichi di lavoro su Vertex AI è una responsabilità condivisa. Sebbene Vertex AI pubblichi regolarmente nuove versioni delle immagini per risolvere le vulnerabilità di sicurezza, sei responsabile di attività come le seguenti:
Upgrade manuale alla versione più recente.
Assicurarsi di aver configurato correttamente i servizi per l'utilizzo della versione più recente.
Per saperne di più, consulta Responsabilità condivisa.
Criterio di supporto per le versioni del framework
Durante il periodo in cui è supportata la versione del framework ML, pubblichiamo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti potrebbero includere quanto segue:
Aggiornamenti delle patch per i framework supportati. Ad esempio, se supportiamo TensorFlow 2.7 e le release 2.7.1 di TensorFlow per risolvere i bug, rilasciamo una nuova versione immagine.
Aggiornamenti di sicurezza per i framework supportati.
Aggiornamenti non irreversibili ad altri pacchetti e software installati nell'immagine.
Aggiornamenti alle dipendenze che hanno raggiunto la fine del supporto. Ad esempio, se in un'immagine è installato Python 3.7 e viene raggiunta la data di fine del supporto, rilasciamo una nuova versione dell'immagine. Se la modifica della dipendenza potrebbe essere una modifica immediata, aggiorniamo l'elenco dei framework supportati per indicare la modifica nella dipendenza.
Una volta pubblicata, la versione dell'immagine è immutabile e non cambia. Devi utilizzare sempre la versione più recente dell'immagine, poiché le versioni precedenti potrebbero presentare vulnerabilità di sicurezza o altri bug critici.
Pianificazione dei criteri di assistenza
I periodi di supporto per ogni versione del framework seguono questa pianificazione:
Data di fine dell'applicazione e del supporto: dopo questa data, Vertex AI non pubblicherà più nuove versioni delle immagini per la versione del framework in questione. Le risorse esistenti di cui è stato eseguito il deployment in Vertex AI continuano a funzionare. Dopo questa data, ti consigliamo di passare a una versione del framework più recente.
Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da parte di Vertex AI, potrebbe esserti chiesto di eseguire l'upgrade a una versione del framework che rientra nel periodo di tempo supportato.
- Per le previsioni online con container predefiniti, in caso di vulnerabilità di sicurezza Vertex AI potrebbe eliminare gli endpoint esistenti utilizzando versioni del framework non supportato.
Data di fine disponibilità: dopo questa data, non potrai più utilizzare le immagini per questa versione del framework. I servizi potrebbero bloccare la creazione di nuove risorse utilizzando queste immagini e le immagini non sono più disponibili per il download.
Per le previsioni online che utilizzano container predefiniti, dopo questa data non sarà più possibile creare nuovi endpoint utilizzando questa versione e Vertex AI potrebbe eliminare gli endpoint esistenti che utilizzano questa versione.
Non esistono date di fine disponibilità per i framework di pipeline che sono librerie Python open source di pypi.org, come l'SDK Kubeflow Pipelines e l'SDK TensorFlow Extended.
Servizi coperti dalle norme di supporto del framework
Se utilizzi i seguenti servizi, è opportuno che tu sia a conoscenza delle nuove release che potrebbero richiedere l'aggiornamento delle immagini container o dei framework:
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- Per la pianificazione del supporto delle versioni per gli SDK delle pipeline, consulta Framework supportati per le pipeline in "Elenco dei framework supportati".
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