Norme relative al supporto del framework Vertex AI

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 supporta una versione minore specifica di un framework ML.

In questo modo avrai il tempo di aggiornare e testare il codice quando passi da una versione all'altra del framework. Devi sempre testare attentamente i job e i modelli quando passi a una nuova versione del framework, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento maggiore o minore.

Per tutti i servizi, iscriviti alla pagina delle note di rilascio di Vertex AI per annunci relativi a nuove release per container, immagini i modelli di machine learning.

Per l'elenco delle versioni del framework supportate, consulta l'elenco dei framework supportati.

Responsabilità condivisa

La protezione dei carichi di lavoro su Vertex AI è una responsabilità condivisa. Mentre Vertex AI pubblica regolarmente nuove versioni delle immagini per vulnerabilità di sicurezza, l'utente è responsabile di attività quali:

  • Eseguire l'upgrade manuale all'ultima versione.

  • Assicurarsi di aver configurato correttamente i servizi per l'utilizzo della versione più recente.

Per ulteriori informazioni, vedi Responsabilità condivisa.

Norme di assistenza per le versioni del framework

Durante il periodo di supporto di una versione del framework ML, pubblichiamo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti potrebbero includere:

  • Aggiornamenti delle patch per i framework supportati. Ad esempio, se supportiamo TensorFlow 2.7 e TensorFlow 2.7.1 rilasciano la versione 2.7.1 per risolvere i bug, quindi rilascia una nuova versione dell'immagine.

  • Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.

  • Aggiornamenti continui di altri pacchetti e software installati nell'immagine.

  • Aggiornamenti alle dipendenze che hanno raggiunto il ritiro del supporto. Ad esempio, se in un'immagine è installato Python 3.7 e viene raggiunta la data di ritiro del supporto, viene rilasciata una nuova versione dell'immagine. Se la modifica della dipendenza potrebbe essere una variazione sostanziale, aggiorniamo l'elenco dei framework supportati per indicare la modifica della dipendenza.

Una volta pubblicata, la versione di un'immagine è immutabile e non cambia. Dovresti usa sempre la versione più recente dell'immagine, in quanto le versioni precedenti potrebbero prevedere vulnerabilità o altri bug critici.

Pianificazione dei criteri di assistenza

I periodi di assistenza per ogni versione del framework seguono questa pianificazione:

  • Data di fine patch e di supporto: dopo questa data, Vertex AI non pubblica 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 pianificare il passaggio a un framework più recente completamente gestita.

    Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da Vertex AI, ti potrebbe essere chiesto di eseguire l'upgrade a una versione del framework che rientri nel periodo di tempo supportato.

    • Per le previsioni online che utilizzano container predefiniti, in caso di vulnerabilità di sicurezza, Vertex AI potrebbe eliminare gli endpoint esistenti che utilizzano versioni del framework non supportate.

  • 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 che utilizzano queste immagini, che non sono più disponibili per il download.

    • Per le previsioni online che utilizzano container predefiniti, non puoi più creare nuovi endpoint che usano questa versione dopo questa data e Vertex AI potrebbe eliminare gli endpoint esistenti che utilizzano questa versione.

    • Le date di fine disponibilità non esistono 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 dal criterio di supporto del framework

Se utilizzi i seguenti servizi, dovresti essere a conoscenza delle nuove release che potrebbero richiedere l'aggiornamento delle immagini o dei framework container:

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