Vertex AI는 머신러닝(ML) 워크로드의 구성을 간소화하기 위해 컨테이너 및 가상 머신 이미지를 게시합니다. 이러한 이미지에는 운영체제, ML 프레임워크, 드라이버 및 기타 라이브러리가 포함됩니다. Google은 새로운 패치, 보안 업데이트, 기능을 포함하도록 새 버전의 이미지를 정기적으로 게시합니다. Vertex AI에서 제공하는 각 이미지는 ML 프레임워크의 특정 부 버전을 지원합니다.
이렇게 하면 프레임워크 버전 간에 이동할 때 코드를 업데이트하고 테스트할 수 있습니다. 새 프레임워크 버전으로 전환할 때는 업데이트의 중요도(주 업데이트 또는 부 업데이트)에 상관없이 항상 작업과 모델을 철저히 테스트해야 합니다.
모든 서비스에 대해 Vertex AI 출시 노트 페이지를 구독하여 컨테이너, 이미지, 프레임워크의 새 버전 출시에 대한 알림을 확인하세요.
Google은 ML 프레임워크 버전 지원 기간 동안 정기적으로 새 이미지 버전을 게시합니다. 업데이트에는 다음이 포함될 수 있습니다.
지원되는 프레임워크의 패치 업데이트. 예를 들어 Google에서 TensorFlow 2.7을 지원하고 TensorFlow에서 버그를 해결하기 위해 2.7.1 버전을 출시한 경우 Google은 새 이미지 버전을 출시합니다.
지원되는 프레임워크의 보안 업데이트
이미지에 설치된 다른 패키지 및 소프트웨어와 호환되는 업데이트입니다.
지원 종료에 도달한 종속 항목 업데이트. 예를 들어 Python 3.7이 설치된 이미지가 지원 종료일에 도달하면 Google은 새 이미지 버전을 출시합니다. 종속 항목 변경사항이 브레이킹 체인지일 수 있으면 Google은 종속 항목 변경사항이 표시되도록 지원되는 프레임워크 목록을 업데이트합니다.
게시된 이미지 버전은 변경될 수 없으며 변경되지도 않습니다. 이전 버전에는 보안 취약점이나 기타 중요한 버그가 있을 수 있으므로 항상 최신 이미지 버전을 사용해야 합니다.
지원 정책 일정
각 프레임워크 버전의 지원 기간은 다음 일정을 따릅니다.
패치 및 지원 종료일: 이 날짜 이후에는 Vertex AI에서 더 이상 해당 프레임워크 버전의 새 이미지 버전을 게시하지 않습니다. Vertex AI에 배포된 기존 리소스는 계속 작동합니다.
이 날짜 이후에는 최신 프레임워크 버전으로 전환하는 것이 좋습니다.
Vertex AI에서 문제 해결 지원을 받으려면 지원 기간 내에 있는 프레임워크 버전으로 업그레이드해야 한다는 메시지가 표시될 수 있습니다.
사전 빌드된 컨테이너를 사용하는 온라인 예측의 경우 보안 취약점이 발생하면 Vertex AI에서 지원 중단된 프레임워크 버전을 사용하는 기존 엔드포인트를 삭제할 수 있습니다.
사용 종료 날짜: 이 날짜 이후에는 더 이상 이 프레임워크 버전에 이미지를 사용할 수 없습니다. 서비스에서 이러한 이미지를 사용하여 새 리소스 생성을 차단할 수 있으며 이미지를 더 이상 다운로드할 수 없습니다.
사전 빌드된 컨테이너를 사용하는 온라인 예측의 경우 이 날짜 이후에는 더 이상 이 버전을 사용하여 새 엔드포인트를 만들 수 없으며 Vertex AI에서 이 버전을 사용하는 기존 엔드포인트를 삭제할 수 있습니다.
Kubeflow Pipelines SDK 및 TensorFlow Extended SDK와 같이 오픈소스 pypi.org Python 라이브러리인 파이프라인 프레임워크에는 가용성 종료일이 없습니다.
프레임워크 지원 정책이 적용되는 서비스
다음 서비스를 사용하는 경우 컨테이너 이미지나 프레임워크를 업데이트해야 할 수 있는 새 버전 출시에 유의해야 합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-04(UTC)"],[],[],null,["# Vertex AI framework support policy\n\nVertex AI publishes containers and virtual machine images to simplify the\nconfiguration of your machine learning (ML) workloads. These images contain the\noperating system, the ML frameworks, drivers, and other libraries. We publish\nnew versions of images regularly to include new patches, security updates, and\nfeatures. Each image provided by Vertex AI provides support for a\nspecific minor version of an ML framework.\n\nThis allows you time to update and test your code\nwhen moving from one framework version to another. You should always test your\njobs and models thoroughly when switching to a new framework version, regardless\nof whether it's a major or minor update.\n\nFor all services, subscribe to the [Vertex AI release notes](/vertex-ai/docs/release-notes) page\nfor announcements about new version releases for your containers, images, and\nframeworks.\n\nFor the list of supported framework versions, see the [Supported frameworks\nlist](/vertex-ai/docs/supported-frameworks-list).\n\nShared responsibility\n---------------------\n\nSecuring your workloads on Vertex AI is a shared responsibility. While\nVertex AI regularly publishes new versions of images to address\nsecurity vulnerabilities, you are responsible for tasks such as the following:\n\n- Manually upgrading to the latest version.\n\n- Ensuring that you properly configured your services to use the latest version.\n\nFor more information, see [Shared responsibility](/vertex-ai/docs/shared-responsibility).\n\nSupport policy for framework versions\n-------------------------------------\n\nDuring the supported period for an ML framework version, we publish new\nimage versions regularly. The updates might include the following:\n\n- Patch updates for supported frameworks. For example, if we support\n TensorFlow 2.7, and TensorFlow releases 2.7.1 to\n address bugs, then we release a new image version.\n\n- Security updates for supported frameworks.\n\n- Non-breaking updates to other packages and software installed on the image.\n\n- Updates to dependencies that have reached end-of-support. For example, if an\n image has Python 3.7 installed and it reaches the end-of-support date, we\n release a new image version. If the change in dependency might be a\n breaking change, we update the [Supported frameworks list](/vertex-ai/docs/supported-frameworks-list)\n to indicate the change in the dependency.\n\nOnce published, an image version is immutable and doesn't change. You should\nalways use the latest image version, as earlier versions might have security\nvulnerabilities or other critical bugs.\n\n### Support policy schedule\n\nSupport periods for each framework version follows this schedule:\n\n- **End-of-patch and support date:** After this date, Vertex AI no\n longer publishes new image versions for that framework version. Existing\n resources that have been deployed to Vertex AI continue to function.\n After this date, we recommend you plan to switch to a more recent framework\n version.\n\n To receive troubleshooting support from Vertex AI, you might be asked\n to upgrade to a framework version that is within the supported time period.\n - For online predictions using prebuilt containers, in the event of security vulnerabilities, Vertex AI might delete existing endpoints using out-of-support framework versions.\n- **End-of-availability date:** After this date, you can no longer use images\n for this framework version. Services might block the creation of new resources\n using these images, and the images are no longer available for download.\n\n - For online predictions using prebuilt containers, you can no longer create\n new endpoints using this version after this date, and Vertex AI\n might delete existing endpoints that use this version.\n\n - End-of-availability dates don't exist for pipeline frameworks that are open\n source pypi.org Python libraries, such as the Kubeflow Pipelines SDK and\n TensorFlow Extended SDK.\n\nServices covered by the framework support policy\n------------------------------------------------\n\nIf you use the following services, you should be aware of new version releases\nthat might require you to update your container images or frameworks:\n\n- [Prebuilt containers for custom training](/vertex-ai/docs/training/pre-built-containers)\n\n- [Prebuilt containers for predictions and explanations](/vertex-ai/docs/predictions/pre-built-containers)\n\n- [Prebuilt containers for Ray on Vertex AI](/vertex-ai/docs/supported-frameworks-list#ray)\n\n- [Vertex AI Pipelines](/vertex-ai/docs/pipelines/build-pipeline#version-pipeline)\n\n - For the version support schedule for pipeline SDKs, see [Supported\n frameworks for pipelines](/vertex-ai/docs/supported-frameworks-list#pipelines) in \"Supported frameworks list.\"\n- [Vertex AI Workbench user-managed notebooks](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/images#supported-frameworks)\n\nFor all services, subscribe to the [Vertex AI release notes](/vertex-ai/docs/release-notes) page\nfor announcements about new version releases for your containers, images, and\nframeworks.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Review the [list of supported framework versions](/vertex-ai/docs/supported-frameworks-list)."]]
