Norme di assistenza per i framework di Gemini Enterprise Agent Platform

Gemini Enterprise Agent Platform pubblica container e immagini di macchine virtuali per semplificare la configurazione dei workload di machine learning (ML). Queste immagini contengono il sistema operativo, i framework di 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 Gemini Enterprise Agent Platform 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 accuratamente i job e i modelli quando passi a una nuova versione del framework, indipendentemente dal fatto che si tratti di un aggiornamento principale o secondario.

Per tutti i servizi, iscriviti alla pagina delle note di rilascio di Gemini Enterprise Agent Platform per ricevere annunci sulle nuove versioni di container, immagini e framework.

Per l'elenco delle versioni dei framework supportati, consulta l'elenco dei framework supportati.

Responsabilità condivisa

La protezione dei workload su Gemini Enterprise Agent Platform è una responsabilità condivisa. Sebbene Gemini Enterprise Agent Platform pubblichi 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.

  • Assicurarti di aver configurato correttamente i tuoi servizi per utilizzare l'ultima versione.

Per saperne di più, consulta Responsabilità condivisa.

Policy di assistenza per le versioni del framework

Durante il periodo di assistenza per una versione del framework di ML, pubblichiamo regolarmente nuove versioni delle immagini. Gli aggiornamenti potrebbero includere:

  • Aggiornamenti delle patch per i framework supportati. Ad esempio, se supportiamo TensorFlow 2.7 e TensorFlow rilascia la versione 2.7.1 per correggere i bug, rilasciamo una nuova versione immagine.

  • Aggiornamenti della sicurezza per i framework supportati.

  • Aggiornamenti non invasivi ad altri pacchetti e software installati sull'immagine.

  • Aggiornamenti alle dipendenze che hanno raggiunto la fine del supporto. Ad esempio, se un'immagine ha Python 3.7 installato e raggiunge la data di fine del supporto, rilasciamo una nuova versione dell'immagine. Se la modifica della dipendenza potrebbe essere una modifica che provoca un errore, aggiorniamo l'elenco dei framework supportati per indicare la modifica della dipendenza.

Una volta pubblicata, una versione immagine è immutabile e non cambia. Devi utilizzare sempre l'ultima versione dell'immagine, poiché le versioni precedenti potrebbero presentare vulnerabilità di sicurezza o altri bug critici.

Programma delle policy di assistenza

I periodi di assistenza per ogni versione del framework seguono questa pianificazione:

  • Data di fine patch e assistenza: dopo questa data, Gemini Enterprise Agent Platform non pubblica più nuove versioni immagine per la versione del framework. Le risorse esistenti di cui è stato eseguito il deployment su Gemini Enterprise Agent Platform continuano a funzionare. Dopo questa data, ti consigliamo di pianificare il passaggio a una versione del framework più recente.

    Per ricevere assistenza per la risoluzione dei problemi da Gemini Enterprise Agent Platform, potrebbe esserti chiesto di eseguire l'upgrade a una versione del framework che rientra nel periodo di tempo supportato.

    • Per le previsioni online che utilizzano container predefiniti, in caso di vulnerabilità della sicurezza, Gemini Enterprise Agent Platform potrebbe eliminare gli endpoint esistenti che utilizzano versioni del framework non supportate.

  • Data di fine disponibilità (EOA): dopo questa data, non puoi più utilizzare le immagini per questa versione del framework. I servizi potrebbero bloccare la creazione di nuove risorse utilizzando queste immagini, che non sono più disponibili per il download.

    • Job di addestramento personalizzato (CustomJob, TrainingPipeline):

      • Invio ed esecuzione dei job: anche se i job esistenti che fanno riferimento a un'immagine che ha superato la data di fine della disponibilità potrebbero continuare a essere eseguiti, non sono supportati e non è garantito che rimangano compatibili con i futuri aggiornamenti della piattaforma.
      • Manutenzione e vulnerabilità: dopo la data di fine della disponibilità, alle immagini di addestramento non vengono applicate patch, correzioni di bug o aggiornamenti della sicurezza di runtime (inclusi gli aggiornamenti al sistema operativo di base o all'ambiente Python).
      • Release successive: una data di fine della disponibilità non garantisce che verrà pubblicata un'immagine di addestramento predefinita più recente per quel framework. Se un'immagine raggiunge l'EOA senza una versione successiva attiva o pianificata (ad esempio le immagini di addestramento predefinite scikit-learn e XGBoost), devi eseguire la migrazione dei workload a un container personalizzato utilizzando container_spec.

    • Endpoint di previsione online: dopo questa data, non potrai più creare nuovi endpoint utilizzando questa versione e Agent Platform potrebbe eliminare gli endpoint esistenti che utilizzano questa versione.

    Le date di fine disponibilità non esistono per i framework di pipeline che sono pacchetti PyPI open source, come l'SDK Kubeflow Pipelines e l'SDK TensorFlow Extended.

Servizi coperti dalle norme di assistenza del framework

Se utilizzi i seguenti servizi, tieni presente che le nuove versioni rilasciate potrebbero richiedere l'aggiornamento delle immagini container o dei framework:

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