Política de suporte ao framework da VM de aprendizado profundo
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O Deep Learning VM Images fornece contêineres e imagens de máquina virtual para simplificar a
configuração das cargas de trabalho de machine learning (ML). Essas imagens contêm o sistema operacional, os frameworks de ML, os drivers e outras bibliotecas. Publicamos novas versões de imagens regularmente para incluir novos patches, atualizações de segurança e recursos. Cada imagem fornecida pela VM de aprendizado profundo é compatível com uma
versão secundária específica de um framework de ML.
Isso permite que você tenha tempo para atualizar e testar o código ao passar de uma versão de framework para outra. Sempre teste os modelos e jobs completamente ao mudar para uma nova versão de framework, independentemente de ser uma atualização grande ou pequena.
As notas da versão da VM de aprendizado profundo são um registro abrangente de todas as
mudanças, atualizações e novos recursos lançados. Elas são essenciais para
quem usa essas imagens ficar por dentro das novidades e
gerenciar os ambientes de aprendizado de máquina de maneira eficaz.
Inscreva-se na página de Notas da versão da VM de aprendizado profundo
para receber avisos sobre descontinuações e novas versões de imagens
e frameworks.
Proteger suas cargas de trabalho na VM de aprendizado profundo é uma responsabilidade compartilhada. Embora a
VM de aprendizado profundo publique regularmente novas versões de imagens para solucionar
as vulnerabilidades de segurança, você é responsável por realizar tarefas como as seguintes:
Atualizando manualmente para a versão mais recente.
Verifique se você configurou corretamente seus serviços para usar a versão mais recente.
Durante o período compatível com uma versão do framework de ML, publicaremos novas versões de imagem regularmente. As atualizações podem incluir:
Atualizações de patch para bibliotecas compatíveis. Por exemplo, se oferecermos suporte ao TensorFlow 2.7 e lançarmos a versão 2.7.1 para resolver bugs, lançaremos uma nova versão de imagem.
Atualizações de segurança para bibliotecas compatíveis.
Atualizações não interruptivas para outros pacotes e softwares instalados na imagem.
Atualizações para dependências que chegaram ao fim do suporte. Por exemplo, se uma imagem tiver o Python 3.7 instalado e ela atingir a data de fim do suporte, lançaremos uma nova versão de imagem. Se a alteração na dependência for uma
alteração interruptiva, atualizaremos a lista de todas as versões disponíveis
para indicar a alteração na dependência.
Depois de publicada, a versão da imagem é imutável e não muda. Use sempre a versão mais recente da imagem, já que as mais antigas podem ter vulnerabilidades de segurança ou outros bugs críticos.
Cronograma da política de suporte
A VM de aprendizado profundo oferece suporte a imagens por um período específico. Essa é uma prática comum no setor, já que os componentes, incluindo alguns de código aberto, precisam ser gerenciados para garantir segurança e desempenho.
Para a VM de aprendizado profundo, a política de suporte gira em torno de duas datas principais:
Data de fim do patch e do suporte:após essa data, a VM de aprendizado profundo
não vai mais publicar novas versões de imagem para essa versão específica do framework.
Isso significa que não haverá mais atualizações de patch, correções de segurança ou atualizações não destrutivas.
Os recursos atuais implantados na VM de aprendizado profundo
continuarão funcionando, mas é recomendável planejar a
migração para uma versão mais recente e compatível do framework.
Para receber suporte de solução de problemas da VM de aprendizado profundo, talvez seja necessário
fazer upgrade para uma versão de framework dentro do período compatível.
Data de término da disponibilidade: após essa data, não será mais possível usar imagens
para esta versão de framework. Os serviços podem bloquear a criação de novos recursos usando essas imagens, e as imagens não estarão mais disponíveis para download.
Suspensão de uso de imagens
Quando as imagens atingem a data de fim de patch e suporte, elas são descontinuadas.
A descontinuação significa que essas imagens são removidas da visibilidade pública, e é recomendável usar imagens compatíveis para garantir segurança e desempenho.
No entanto, se você precisar usar uma imagem descontinuada, consulte Usar uma imagem após a descontinuação.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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)."]]
