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Questo articolo illustra le versioni delle immagini dell'istanza di calcolo di Azure Machine Learning. Azure Machine Learning gestisce le immagini del sistema operativo host per l'istanza di calcolo di Azure Machine Learning e i Macchine virtuali di data science. A causa delle esigenze in rapida evoluzione e degli aggiornamenti dei pacchetti, è possibile rilasciare nuove immagini ogni mese.
Azure Machine Learning controlla e convalida ogni pacchetto di machine learning che potrebbe richiedere un aggiornamento. Gli aggiornamenti incorporano le patch più recenti correlate al sistema operativo da Canonical come editore originale del sistema operativo Linux. Oltre alle patch applicate dal server di pubblicazione originale, Azure Machine Learning aggiorna i pacchetti di sistema quando sono disponibili gli aggiornamenti. Per informazioni dettagliate sul processo di applicazione di patch, vedere Gestione delle vulnerabilità.
Annotazioni
Anche se alcuni nomi di ambiente, ad esempio azureml_py38, potrebbero suggerire Python 3.8, tutti gli ambienti predefiniti disponibili nell'istanza di calcolo sono configurati con Python versione 3.10. Gli ambienti disponibili includono:
- azureml_py310_sdkv2 : /anaconda/envs/azureml_py310_sdkv2
- azureml_py38 : /anaconda/envs/azureml_py38
- azureml_py38_PT_TF : /anaconda/envs/azureml_py38_PT_TF
Nonostante i nomi degli ambienti, gli utenti devono aspettarsi Python 3.10 in tutti gli ambienti Conda nell'istanza di calcolo.
Gli aggiornamenti principali forniti con ogni versione dell'immagine sono descritti nelle sezioni seguenti.
11 febbraio 2025
Versione immagine: 25.01.31
Note sulla versione:
Versione SDK: 1.59.0
15 gennaio 2025
Versione immagine: 24.12.31
Note sulla versione:
Versione SDK: 1.57.0
Jupyter-core: 5.7.2
nvdia_docker2: installato
gnomeshell: rimosso
ml: '2.32.4'
Driver Nvidia: 535.216.03
CUDA: 12.2
'nginx': lo stato del server non è riuscito. Problema di nginx risolto e lo stato è In esecuzione.
18 dicembre 2024
Versione immagine: 24.12.09
Note sulla versione:
Versione SDK: 1.57.0
Jupyter-core: 5.7.2
nvdia_docker2: installato
gnomeshell: rimosso
ml: '2.32.4'
Driver NVIDIA: 535.216.03
CUDA: 12.2
30 ottobre 2024
Versione immagine: 24.10.18
Note sulla versione:
Versione SDK: 1.57.0
Pitone: 3.10.11
Driver NVIDIA: 535.183.06
CUDA: 12.2
Jupyter-core: 5.7.2
zeromq: 4.3.5
Vulnerabiities fisso:
- 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 settembre 2024
Versione immagine: 24.09.23
Note sulla versione:
azureml-dataprep: 5.2.0
azureml-fsspec: 1.3.1
torcia: 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-minimal: 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
snapd: 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 agosto 2024
Versione immagine: 24.07.01
Note sulla versione:
Raggio: 2.31.0
Nvidia-docker2
TensorFlow: 2.15.0
Panda: 1.3.5
Libcurl: 8.4.0
Libzmq5: 4.3.2-2ubuntu1
Meno: 551-1ubuntu0.3
Libgit2: 0.28.4+dfsg.1-2ubuntu0.1
Klibc-utils: 2.0.7-1ubuntu5.2
Libklibc: 2.0.7-1ubuntu5.2
Libc6: 2.31-0ubuntu9.16
Linux-image-azure: 5.15.0.1045.52
Bind9: 1:9.16.48-0ubuntu0
Binutils: 2.34-6ubuntu1.9
Binutils-multiarch: 2.34-6ubuntu1.9
Libxml2: 2.9.10+dfsg-5ubuntu0
Libuv1: 1.34.2-1ubuntu1.5
Ricciolo: 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 luglio 2024
Versione immagine: 24.06.10 versione SDK: 1.56.0
Problema risolto: Compilazione dell'immagine dell'istanza di calcolo 20.04 con SDK 1.56.0
Principale: Versione immagine: 24.06.10
SDK (azureml-core): 1.56.0
Pitone: 3.9
CUDA: 12.2
CUDnn==9.1.1
Driver NVIDIA: 535.171.04
PyTorch: 1.13.1
TensorFlow: 2.15.0
Autokeras: 1.0.16
Keras: 2.15.0
Raggio: 2.2.0
Versione di Docker: 24.0.9-1
16 febbraio 2024
Versione: 24.01.30
Modifiche principali:
- Abilitare TensorFlow nel calcolo GPU per rilevare il dispositivo GPU.
Aggiornamenti specifici dell'ambiente principale:
- N/D
30 giugno 2023
Versione: 23.06.30
Modifiche principali:
-
Azure Machine Learning SDKalla versione1.51.0 - Pacchetti vulnerabili eliminati
- Correzione dell'errore
libtinfo - Correzione dell'errore 'conda command not found'
Aggiornamenti specifici dell'ambiente principale:
-
tensorflowaggiornato a2.11.1inazureml_py38_PT_TF -
azure-keyvault-keysaggiornato a4.8.0inazureml_py38
7 aprile 2023
Versione: 23.04.07
Modifiche principali:
-
Azure Machine Learning SDKalla versione1.49.0 -
Certifiaggiornato a2022.9.24 -
.NETaggiornato da3.1(fine della vita) a6.0 -
Pysparkaggiornamento a3.3.1(mitigazione delle vulnerabilità di Log4j 1.2.17 e common-text-1.6) - L'impostazione predefinita
intellisenseè Python3.10nell'integrazione continua - Correzioni di bug e miglioramenti alla stabilità
Aggiornamenti specifici dell'ambiente principale:
-
Azureml_py38l'ambiente è ora l'impostazione predefinita.
19 gennaio 2023
Versione: 23.01.19
Modifiche principali:
- Aggiunta del nuovo ambiente conda
jupyter-env - Spostare il servizio Jupyter in un nuovo
jupyter-envambiente conda -
Azure Machine Learning SDKalla versione1.48.0
Aggiornamenti specifici dell'ambiente principale:
- Aggiunta del
azureml-fsspecpacchetto aAzureml_py310_sdkv2 -
CUDAsupporto risolto perazureml_py38CUDA -
CUDAsupporto risolto perazureml_py38_PT_TF
22 settembre 2022
Versione 22.09.22
Modifiche principali:
-
.NET Frameworkalla versione3.1.423 -
Azure Clialla versione2.40.0 -
Condaalla versione4.14.0 -
Azure Machine Learning SDKalla versione1.45.0
Aggiornamenti specifici dell'ambiente principale:
azureml_py38:
-
azureml-corealla versione1.45.0 -
tensorflow-gpualla versione2.2.1
19 agosto 2022
Versione 22.08.19
Modifiche principali:
- Aggiornamenti delle immagini a livello di sistema operativo di base.
22 luglio 2022
Versione 22.07.22
Modifiche principali:
-
Azcopyalla versione10.16.0 -
Blob Fusealla versione1.4.4