Deep Learning Containers 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 Deep Learning Containers supporta una versione secondaria specifica di un framework ML.
In questo modo, hai il tempo di aggiornare e testare il codice quando passi da una versione del framework a un'altra. 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 Note di rilascio di Deep Learning Containers per ricevere annunci sulle release delle nuove versioni di container, immagini e framework.
Per l'elenco delle versioni del framework supportate, consulta Scegliere un'immagine container.
Responsabilità condivisa
La protezione dei carichi di lavoro su Deep Learning Containers è una responsabilità condivisa. Anche se Deep Learning Containers pubblica regolarmente nuove versioni delle immagini per risolvere le vulnerabilità di sicurezza, sei responsabile di attività come le seguenti:
Eseguire l'upgrade manuale all'ultima versione.
Assicurati di aver configurato correttamente i servizi per utilizzare la versione più recente.
Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Responsabilità condivisa.
Norme di assistenza per le versioni del framework
Durante il periodo di supporto di una versione del framework ML, pubblicheremo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti possono includere:
Aggiornamenti delle patch per i framework supportati. Ad esempio, se supportiamo TensorFlow 2.7 e TensorFlow rilascia la versione 2.7.1 per risolvere i bug, libereremo una nuova versione dell'immagine.
Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.
Aggiornamenti non inversi ad 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 raggiunge la data di ritiro, verrà rilasciata una nuova versione dell'immagine. Se la modifica della dipendenza potrebbe essere una modifica incompatibile, aggiorneremo Scegli un'immagine contenitore per indicare la modifica della dipendenza.
Una volta pubblicata, una versione dell'immagine è immutabile e non cambia. Devi sempre utilizzare la versione più recente dell'immagine, in quanto le versioni precedenti potrebbero presentare vulnerabilità di sicurezza o altri bug critici.
Programma dei criteri di assistenza
I periodi di assistenza per ogni versione del framework seguono questa pianificazione:
Data di fine patch e supporto: dopo questa data, Deep Learning Containers 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 Deep Learning Containers continuano a funzionare. Dopo questa data, ti consigliamo di pianificare il passaggio a una versione più recente del framework.
Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da parte di Deep Learning Containers, ti potrebbe essere chiesto di eseguire l'upgrade a una versione del framework che rientri nel periodo di tempo 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 che utilizzano queste immagini, che non saranno più disponibili per il download.
Passaggi successivi
- Consulta l'elenco delle versioni del framework supportate.