Criteri 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 della sicurezza e funzionalità. Ogni immagine fornita da Vertex AI supporta una versione secondaria specifica di un framework ML.

Questo ti consente di aggiornare e testare il codice quando passi da una versione del framework a un'altra. Ti consigliamo sempre di testare i job e i modelli in modo approfondito 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 gli annunci sulle nuove release per container, immagini e framework.

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

  • 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 supportato per 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 per risolvere i bug, rilasciamo 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 la fine del supporto. Ad esempio, se un'immagine ha Python 3.7 installato e raggiunge la data di fine del supporto, rilasciamo una nuova versione dell'immagine. Se il cambiamento nella dipendenza potrebbe essere un cambiamento radicale, aggiorniamo l'elenco di framework supportati per indicare la modifica della dipendenza.

Una volta pubblicata, la versione dell'immagine è immutabile e non cambia. Dovresti 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 patch e 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 pianificare di passare a una versione del framework più recente.

    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 utilizzando versioni del framework non supportate.

  • Data di fine disponibilità: dopo questa data, non potrai più utilizzare 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 potrai più creare nuovi endpoint utilizzando questa versione 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 dalle norme di supporto quadro

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

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