Vertex AI フレームワークのサポート ポリシー

Vertex AI は、ML ワークロードの構成を簡素化するために、コンテナと仮想マシンイメージを公開します。これらのイメージには、オペレーティング システム、ML フレームワーク、ドライバ、その他のライブラリが含まれています。新しいバージョンのイメージを定期的に公開することで、新しいパッチ、セキュリティ アップデート、機能を利用できるようにしています。Vertex AI が提供する各イメージは、ML フレームワークの特定のマイナー バージョンをサポートします。

これによりフレームワークのバージョン間で移行する際、コードの更新とテストが可能になります。新しいフレームワーク バージョンに切り替える場合は、メジャー更新かマイナー更新かにかかわらず、必ずジョブとモデルを入念にテストする必要があります。

すべてのサービスで、Vertex AI のリリースノート ページに登録して、コンテナ、イメージ、フレームワークの新しいバージョン リリースに関するお知らせをご確認ください。

サポートされているフレームワーク バージョンのリストについては、サポートされているフレームワークのリストをご覧ください。

責任の共有

Vertex AI でのワークロードの保護は共有責任です。Vertex AI は、セキュリティの脆弱性に対処するために、新しいバージョンのイメージを定期的に公開していますが、ユーザーは次のようなタスクに責任を負います。

  • 最新バージョンに手動でアップグレードします。

  • 最新バージョンを使用するようにサービスが適切に構成されていることを確認します。

詳しくは、責任の共有をご覧ください。

フレームワーク バージョンのサポート ポリシー

ML フレームワーク バージョンのサポート期間中、Google は新しいイメージ バージョンを定期的に公開しています。更新情報には次のような情報があります。

  • サポートされているフレームワークのパッチ更新。たとえば、Google が TensorFlow 2.7 をサポートし、TensorFlow がバグに対処するために 2.7.1 をリリースする場合は、新しいイメージ バージョンをリリースします。

  • サポートされているフレームワークのセキュリティ アップデート。

  • イメージにインストールされている他のパッケージとソフトウェアに対する互換性を損なわないアップデート。

  • サポートが終了した依存関係のアップデート。たとえば、イメージに Python 3.7 がインストールされ、サポート終了日に達すると、Google により新しいイメージ バージョンがリリースされます。依存関係の変更が互換性を損なう変更になる可能性がある場合は、Google がサポートされているフレームワークのリストを更新して、依存関係の変更を示します。

イメージ バージョンが公開されると、それは不変となり変更は行われません。古いバージョンにはセキュリティの脆弱性やその他の重大なバグが存在する可能性があるため、常に最新のイメージ バージョンを使用してください。

サポート ポリシーのスケジュール

各フレームワーク バージョンのサポート期間は、以下のスケジュールに従います。

  • パッチとサポートの終了日: こちらの終了日をすぎると、Vertex AI はそのフレームワーク バージョンの新しいイメージ バージョンを公開しなくなります。Vertex AI にデプロイされた既存のリソースは引き続き機能します。この日付の経過後は、より新しいフレームワーク バージョンに切り替えることをおすすめします。

    Vertex AI からトラブルシューティングのサポートを受けるには、サポート期間内のフレームワーク バージョンにアップグレードするよう求められることがあります。

    • 事前ビルド済みコンテナを使用したオンライン予測では、セキュリティの脆弱性が発生した場合、Vertex AI によりサポート対象外のフレームワーク バージョンを使用する既存のエンドポイントが削除されることがあります。

  • 有効期間の終了日: こちらの終了日をすぎると、このフレームワーク バージョンのイメージは使用できなくなります。サービスは、これらのイメージを使用した新しいリソースの作成をブロックすることがあります。また、これらのイメージはダウンロードできなくなります。

    • 事前ビルド済みコンテナを使用したオンライン予測では、この日付をすぎると、サポート対象外のバージョンを使用して新しいエンドポイントを作成できなくなります。さらに Vertex AI により本バージョンを使用する既存のエンドポイントが削除されることがあります。

    • Kubeflow Pipelines SDK や TensorFlow Extended SDK など、オープンソースの pypi.org Python ライブラリであるパイプライン フレームワークには有効期間の終了日はありません。

フレームワーク サポート ポリシーの対象となるサービス

次のサービスを使用する場合は、コンテナ イメージまたはフレームワークの更新が必要になることがある新しいバージョン リリースに注意してください。

すべてのサービスで、Vertex AI のリリースノート ページに登録して、コンテナ、イメージ、フレームワークの新しいバージョン リリースに関するお知らせをご確認ください。

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