Informacje o wersji obrazu wystąpienia obliczeniowego usługi Azure Machine Learning

W tym artykule przedstawiono informacje na temat wydań obrazów wystąpienia obliczeniowego usługi Azure Machine Learning. Usługa Azure Machine Learning obsługuje obrazy systemu operacyjnego hosta dla wystąpienia obliczeniowego usługi Azure Machine Learning i maszyn wirtualnych Nauka o danych. Ze względu na szybko zmieniające się potrzeby i aktualizacje pakietów chcemy co miesiąc wydać nowe obrazy.

Usługa Azure Machine Learning sprawdza i weryfikuje wszystkie pakiety uczenia maszynowego, które mogą wymagać uaktualnienia. Aktualizacje zawierają najnowsze poprawki związane z systemem operacyjnym Canonical jako oryginalny wydawca systemu operacyjnego Linux. Oprócz poprawek stosowanych przez oryginalnego wydawcę usługa Azure Machine Learning aktualizuje pakiety systemowe, gdy są dostępne aktualizacje. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat procesu stosowania poprawek, zobacz Zarządzanie lukami w zabezpieczeniach.

Uwaga / Notatka

Mimo że niektóre nazwy środowisk (takie jak azureml_py38) mogą sugerować język Python 3.8, wszystkie domyślne środowiska dostępne w wystąpieniu obliczeniowym są skonfigurowane przy użyciu języka Python w wersji 3.10. Dostępne środowiska obejmują:

azureml_py310_sdkv2 — /anaconda/envs/azureml_py310_sdkv2
azureml_py38 — /anaconda/envs/azureml_py38
azureml_py38_PT_TF — /anaconda/envs/azureml_py38_PT_TF

Pomimo nazw środowisk użytkownicy powinni oczekiwać języka Python 3.10 we wszystkich środowiskach Conda w wystąpieniu obliczeniowym.

Główne aktualizacje dostarczane z każdą wersją obrazu są opisane w poniższych sekcjach.

11 lutego 2025 r.

Wersja obrazu: 25.01.31

Informacje o wersji:

Wersja zestawu SDK: 1.59.0

15 stycznia 2025 r.

Wersja obrazu: 24.12.31

Informacje o wersji:

Wersja zestawu SDK: 1.57.0

Jupyter-core: 5.7.2

nvdia_docker2: zainstalowane

shell: usunięto

ml: "2.32.4"

Sterownik Firmy Nvidia: 535.216.03

CUDA: 12.2

"nginx": Stan serwera to Niepowodzenie. Rozwiązano problem z serwerem nginx, a stan to Uruchomiono.

18 grudnia 2024 r.

Wersja obrazu: 24.12.09

Informacje o wersji:

Wersja zestawu SDK: 1.57.0

Jupyter-core: 5.7.2

nvdia_docker2: zainstalowane

shell: usunięto

ml: "2.32.4"

Sterownik NVIDIA: 535.216.03

CUDA: 12.2

30 października 2024 r.

Wersja obrazu: 24.10.18

Informacje o wersji:

Wersja zestawu SDK: 1.57.0

Pyton: 3.10.11

Sterownik NVIDIA: 535.183.06

CUDA: 12.2

Jupyter-core: 5.7.2

zeromq: 4.3.5

Naprawiono vulnerabiities:

CVE-2024-42472
CVE-2024-48957
CVE-2024-48958
CVE-2024-47175
CVE-2024-23984
CVE-2024-24968
CVE-2024-5742
CVE-2024-43802

27 września 2024 r.

Wersja obrazu: 24.09.23

Informacje o wersji:

azureml-dataprep: 5.2.0

azureml-fsspec: 1.3.1

pochodnia: 2.4.1

cuda-drivers-fabricmanager-535

krb5: 0.6.0

python3-jupyter-core: 4.6.3-3

libzmq5: 4.3.2-2ubuntu1

TensorFlow: 2.17.0

python3.8, python3.8-minimal: 3.8.10-0

python3.9, python3.9-minimum: 3.9.5-3

linux-image-5.15.0-1048-gkeop: 5.15.0-1048.55

linux-image-5.15.0-1060-intel-iotg: 5.15.0-1060.66

linux-image-gkeop-5.15: 5.15.0.1053.60

linux-image-intel: 5.15.0.1065.71

linux-image-intel-iotg: 5.15.0.1065.71

libgtk-3-0: 3.24.20-0

libgtk2.0-0: 2.24.32-4

bind9: 1:9.18.28-0

pypy-zipp, python-zipp, python3-zipp: 1.0.0-1

openjdk-11-jdk, openjdk-11-jdk-headless, openjdk-11-jre , openjdk-11-jre-headless, openjdk-11-jre-zero: 11.0.24+8-1ubuntu3

mysql-server-8.0: 8.0.39-0

libssl1.1: 1.1.1f-1ubuntu2.23

przystawka: 2.63+20.04ubuntu0.1

curl, libcurl3-gnutls, libcurl3-nss,libcurl4: 7.68.0-1ubuntu2.23

wpasupplicant: 2:2.9-1ubuntu4.4

krb5-admin-server, krb5-kdc, krb5-kdc-ldap, krb5-otp, krb5-pkinit, krb5-user, libgssapi-krb5-2, libgssrpc4, libk5crypto3, libkadm5clnt-mit11, libkadm5srv-mit11, libkdb5-9, libkrad0 libkrb5-3, libkrb5support0: 1.17-6ubuntu4.6

2 sierpnia 2024 r.

Wersja obrazu: 24.07.01

Informacje o wersji:

Promień: 2.31.0

Nvidia-docker2

TensorFlow: 2.15.0

Pandy: 1.3.5

Libcurl: 8.4.0

Libzmq5: 4.3.2-2ubuntu1

Mniej: 551-1ubuntu0.3

Libgit2: 0.28.4+dfsg.1-2ubuntu0.1

Narzędzia Klibc-utils: 2.0.7-1ubuntu5.2

Libklibc: 2.0.7-1ubuntu5.2

Libc6: 2.31-0ubuntu9.16

Obraz systemu Linux—azure: 5.15.0.1045.52

Bind9: 1:9.16.48-0ubuntu0

Narzędzia binutils: 2.34-6ubuntu1.9

Binutils-multiarch: 2.34-6ubuntu1.9

Libxml2: 2.9.10+dfsg-5ubuntu0

Libuv1: 1.34.2-1ubuntu1.5

Lok: 7.68.0-1ubuntu2.22

Libcurl3-gnutls: 7.68.0-1ubuntu2.22

Libcurl3-nss: 7.68.0-1ubuntu2.22

Libcurl4: 7.68.0-1ubuntu2.22

Util-linux: 2.34-0.1ubuntu9.6

Libglib2.0-0: 2.64.6-1~ubuntu20.04.7

Libglib2.0-bin: 2.64.6-1~ubuntu20.04.7

Gstreamer1.0-plugins-base: 1.16.3-0ubuntu1.3

Xserver-xorg-core: 2:1.20.13-1ubuntu1

Xwayland: 2:1.20.13-1ubuntu1

Libnss3: 2:3.98-0ubuntu0.20.04.2

Accountsservice: 0.6.55-0ubuntu12

Libaccountsservice0: 0.6.55-0ubuntu12

Libssl1.1: 1.1.1f-1ubuntu2.22

Libnode64: 10.19.0~dfsg-3ubuntu1.6

Nodejs: 10.19.0~dfsg-3ubuntu1.6

Libnss3: 2:3.98-0ubuntu0.20.04.2

Libgnutls30: 3.6.13-2ubuntu1.11

Cpio: 2.13+dfsg-2ubuntu0.4

Libtss2-esys0: 2.3.2-1ubuntu0

3 lipca 2024 r.

Wersja obrazu: 24.06.10 wersja zestawu SDK: 1.56.0

Rozwiązano problem: kompilacja obrazu wystąpienia obliczeniowego 20.04 z zestawem SDK 1.56.0

Wersja główna: Wersja obrazu: 24.06.10

Zestaw SDK (azureml-core): 1.56.0

Pyton: 3.9

CUDA: 12.2

CUDnn==9.1.1

Sterownik NVIDIA: 535.171.04

PyTorch: 1.13.1

TensorFlow: 2.15.0

Autokeras: 1.0.16

Keras: 2.15.0

Promień: 2.2.0

Wersja platformy Docker: 24.0.9-1