Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Deep Learning VM Image menyediakan container dan image mesin virtual untuk menyederhanakan
konfigurasi workload machine learning (ML) Anda. Gambar ini berisi sistem operasi, framework ML, driver, dan library lainnya. Kami memublikasikan
image versi baru secara rutin untuk menyertakan patch, update keamanan, dan
fitur baru. Setiap image yang disediakan oleh Deep Learning VM menyediakan dukungan untuk
versi minor tertentu dari framework ML.
Dengan demikian, Anda memiliki waktu untuk memperbarui dan menguji kode saat berpindah dari satu versi framework ke versi framework lainnya. Anda harus selalu menguji
tugas dan model Anda secara menyeluruh saat beralih ke versi framework baru, terlepas dari
apakah itu update besar atau kecil.
Catatan rilis Deep Learning VM adalah log komprehensif dari semua perubahan, update, dan fitur baru yang diluncurkan. Gambar ini sangat penting bagi siapa pun yang menggunakannya untuk terus mengetahui perkembangan terbaru dan mengelola lingkungan machine learning mereka secara efektif.
Berlanggananlah ke halaman catatan rilis Deep Learning VM
untuk mengetahui pengumuman tentang penghentian penggunaan dan rilis versi baru untuk image
dan framework Anda.
Mengamankan workload Anda di Deep Learning VM merupakan tanggung jawab bersama. Meskipun
Deep Learning VM secara rutin memublikasikan versi image baru untuk mengatasi
kerentanan keamanan, Anda bertanggung jawab atas tugas-tugas berikut:
Upgrade secara manual ke versi terbaru.
Memastikan bahwa Anda telah mengonfigurasi layanan dengan benar untuk menggunakan versi terbaru.
Selama periode yang didukung untuk versi framework ML, kami akan memublikasikan versi image baru secara rutin. Update dapat mencakup hal berikut:
Mem-patch update untuk framework yang didukung. Misalnya, jika kami mendukung TensorFlow 2.7, dan TensorFlow merilis 2.7.1 untuk mengatasi bug, kami akan merilis versi image baru.
Update keamanan untuk framework yang didukung.
Update yang tidak menyebabkan gangguan pada paket dan software lain yang diinstal pada image.
Update untuk dependensi yang telah mencapai akhir dukungan. Misalnya, jika suatu image memiliki Python 3.7 yang terinstal dan mencapai tanggal akhir dukungan, kami akan merilis versi image baru. Jika perubahan pada dependensi mungkin merupakan
perubahan yang dapat menyebabkan gangguan, kami akan memperbarui Daftar semua versi yang tersedia
untuk menunjukkan perubahan pada dependensi.
Setelah dipublikasikan, versi image tidak dapat diubah dan tidak berubah. Anda harus
selalu menggunakan versi image terbaru, karena versi sebelumnya mungkin memiliki kerentanan
keamanan atau bug penting lainnya.
Jadwal kebijakan dukungan
Deep Learning VM mendukung gambar untuk jangka waktu tertentu. Hal ini merupakan
praktik umum dalam industri karena komponen, termasuk beberapa
komponen open source, harus dikelola untuk memastikan keamanan dan performa.
Untuk Deep Learning VM, kebijakan dukungan berputar di sekitar dua tanggal penting:
Akhir patch dan tanggal dukungan: Setelah tanggal ini, Deep Learning VM tidak akan lagi memublikasikan versi image baru untuk versi framework tertentu tersebut.
Artinya, tidak ada lagi update patch, perbaikan keamanan, atau update non-breaking.
Resource yang ada yang telah di-deploy ke Deep Learning VM akan terus berfungsi, tetapi sebaiknya rencanakan migrasi Anda ke versi framework yang lebih baru dan didukung.
Untuk menerima dukungan pemecahan masalah dari Deep Learning VM, Anda mungkin diminta
untuk mengupgrade ke versi framework yang berada dalam jangka waktu yang didukung.
Tanggal akhir ketersediaan: Setelah tanggal ini, Anda tidak dapat lagi menggunakan gambar
untuk versi framework ini. Layanan mungkin memblokir pembuatan resource baru
menggunakan gambar ini, dan gambar tersebut tidak akan lagi tersedia untuk didownload.
Penghentian penggunaan gambar
Jika gambar mencapai Akhir patch dan tanggal dukungan, gambar tersebut tidak digunakan lagi.
Penghentian penggunaan berarti bahwa image ini dihapus dari visibilitas publik dan sebaiknya gunakan image yang didukung untuk membantu memastikan keamanan dan performa.
Namun, jika Anda harus menggunakan gambar yang tidak digunakan lagi, lihat Menggunakan gambar setelah tidak digunakan lagi.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Sulit dipahami","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informasi atau kode contoh salah","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Informasi/contoh yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-08-17 UTC."],[[["\u003cp\u003eDeep Learning VM offers pre-configured containers and virtual machine images equipped with operating systems, ML frameworks, drivers, and libraries, regularly updated for patches, security enhancements, and new features.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach image supports a specific minor version of an ML framework, allowing users to update and test their code when transitioning between versions, emphasizing the need for thorough testing.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSecurity for Deep Learning VM is a shared responsibility, requiring users to manually upgrade to the latest image versions and ensure proper service configuration to leverage the latest updates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeep Learning VM provides ongoing support for ML framework versions through regular image updates, including patch updates, security fixes, non-breaking package updates, and dependency upgrades until the end-of-patch date.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAfter the end-of-patch date, new image versions for a framework version will not be published, and after the end-of-availability date, the images will no longer be usable, so staying up-to-date is essential.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Deep Learning VM framework support policy\n\nDeep Learning VM Images provides 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 Deep Learning VM 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\nThe Deep Learning VM release notes are a comprehensive log of all the\nchanges, updates, and new features that are rolled out. They are essential for\nanyone using these images to stay informed about the latest developments and\nto manage their machine learning environments effectively.\nSubscribe to the [Deep Learning VM release notes](/deep-learning-vm/docs/release-notes) page\nfor announcements about deprecations and new version releases for your images\nand frameworks.\n\nSee also the [list of supported framework versions](/deep-learning-vm/docs/images#supported-frameworks).\n\nShared responsibility\n---------------------\n\nSecuring your workloads on Deep Learning VM is a shared responsibility. While\nDeep Learning VM 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](/deep-learning-vm/docs/shared-responsibility).\n\nSupport policy for framework versions\n-------------------------------------\n\nDuring the supported period for an ML framework version, we will publish new\nimage versions regularly. The updates may include the following:\n\n- Patch updates for supported frameworks. For example, if we support\n TensorFlow 2.7, and TensorFlow releases\n 2.7.1 to address bugs, we will 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 will release a new image version. If the change in dependency may be a\n breaking change, we will update [List of all available versions](/deep-learning-vm/docs/images#supported-frameworks)\n to indicate the change in the dependency.\n\nOnce published, an image version is immutable and does not change. You should\nalways use the latest image version, as earlier versions may have security\nvulnerabilities or other critical bugs.\n\n### Support policy schedule\n\nDeep Learning VM supports images for a specific window of time. It is\na common practice in the industry since components, including some\nopen source components, have to be managed to ensure security and performance.\nFor Deep Learning VM, the support policy revolves around two key dates:\n\n- **End-of-patch and support date:** After this date, Deep Learning VM\n will no longer publish new image versions for that specific framework version.\n This means no more patch updates, security fixes, or non-breaking updates.\n Existing resources that have been deployed to Deep Learning VM\n will continue to function, but it's recommended to plan your\n migration to a newer, supported framework version.\n\n To receive troubleshooting support from Deep Learning VM, you may be\n asked to upgrade to a framework version that is within the supported\n time period.\n- **End-of-availability date:** After this date, you can no longer use images\n for this framework version. Services may block the creation of new resources\n using these images, and the images will no longer be available for download.\n\n### Image deprecation\n\nWhen images reach the **End-of-patch and support date** , they are deprecated.\nDeprecation means that these images are removed from public visibility and\nit's encouraged to use supported images to help ensure security and performance.\nHowever, if you must use a deprecated image, see [Use an image after\ndeprecation](/deep-learning-vm/docs/images#use-image-after-deprecation).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Review the [list of supported framework versions](/deep-learning-vm/docs/images#supported-frameworks)."]]
