深度學習容器架構支援政策

深度學習容器會發布容器和虛擬機器映像檔，簡化機器學習 (ML) 工作負載的設定。這些映像檔包含作業系統、ML 架構、驅動程式和其他程式庫。我們會定期發布新版映像檔，加入新的修補程式、安全性更新和功能。深度學習容器提供的每個映像檔，都支援機器學習架構的特定子版本。

這樣一來，您就能在從一個架構版本轉換至另一個架構版本時，更新及測試程式碼。無論是主要或次要更新，當您改用新的架構版本時，請務必對工作和模型進行徹底測試。

如要瞭解所有服務的最新版本，請訂閱 深度學習容器版本資訊頁面，以便查看容器、映像檔和架構的新版本發布公告。

如需支援的架構版本清單，請參閱「選擇容器映像檔」。

共同責任

保護深度學習容器上的工作負載是共同的責任。雖然深度學習容器會定期發布新版映像檔，以解決安全漏洞問題，但您仍須負責執行下列任務：

• 手動升級至最新版本。

• 確認服務已正確設定為使用最新版本。

詳情請參閱「共享責任」。

架構版本的支援政策

在 ML 架構版本的支援期間，我們會定期發布新的映像版本。更新內容可能包括：

• 支援架構的修補更新。舉例來說，如果我們支援 TensorFlow 2.7，而 TensorFlow 發布 2.7.1 版來解決錯誤，我們就會發布新的映像檔版本。

• 支援架構的安全性更新。

• 對已安裝在映像檔中的其他套件和軟體的非破壞性更新。

• 已達到支援期限的依附元件更新。舉例來說，如果映像檔已安裝 Python 3.7，且已達到支援期限，我們就會發布新的映像檔版本。如果依附元件的變更可能會造成重大變更，我們會更新「選擇容器映像檔」，以表示依附元件的變更。

發布後，映像檔版本就無法變更。您應一律使用最新的映像檔版本，因為舊版可能會有安全漏洞或其他重大錯誤。

支援政策時間表

各個架構版本的支援期間如下：

• 修補和支援期限：在這個日期過後，深度學習容器就不會再為該架構版本發布新的映像檔版本。已部署至深度學習容器的現有資源仍可正常運作。在該日期過後，建議您改用較新的架構版本。

  如要取得深度學習容器的疑難排解支援服務，您可能會被要求升級至支援期間內的架構版本。

• 停用日期：屆時您將無法再使用這個架構版本的映像檔。服務可能會封鎖使用這些映像檔建立新資源的操作，而且這些映像檔將無法再供下載。

後續步驟

• 查看支援的架構版本清單。