Norme di 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 di 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 a un'altra. Dovresti sempre testare in modo approfondito i tuoi job e i tuoi modelli quando passi a una nuova versione del framework, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento principale o di minore entità.

Per tutti i servizi, iscriviti alla pagina delle note di rilascio di Vertex AI per ricevere annunci sulle release di nuove versioni per container, immagini e framework.

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

Responsabilità condivisa

La protezione dei 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.

  • Assicurati di aver configurato correttamente i servizi per utilizzare la versione più recente.

Per saperne di più, vedi Responsabilità condivisa.

Criteri 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 TensorFlow rilascia la 2.7.1 per risolvere i bug, rilasciamo una nuova versione immagine.

  • Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.

  • Aggiornamenti completi di 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 irreversibile, aggiorniamo l'elenco dei framework supportati per indicare la modifica della dipendenza.

Una volta pubblicata, la versione dell'immagine è immutabile e non cambia. Devi sempre utilizzare sempre la versione più recente dell'immagine, perché 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 della patch e del supporto: dopo questa data, Vertex AI non pubblicherà più nuove versioni dell'immagine per quella versione del framework. 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 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 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 utilizzando queste immagini e queste non sono più disponibili per il download.

    • Per le previsioni online che utilizzano container predefiniti, non potrai più creare nuovi endpoint utilizzando 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 della pipeline che sono librerie Python open source 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 importante che tu conosca le nuove release che potrebbero richiedere l'aggiornamento dei framework o delle immagini container:

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