Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Funzionalità obsolete di DLAMI La tabella seguente elenca le funzionalità obsolete di ( AWS Deep Learning AMIs DLAMI), la data in cui le abbiamo rese obsolete e dettagli sul motivo per cui le abbiamo rese obsolete. | Funzionalità | Data | Informazioni | | --- | --- | --- | | Ubuntu 16.04 | 10/07/2021 | Ubuntu Linux 16.04 LTS ha raggiunto la fine della sua finestra LTS quinquennale il 30 aprile 2021 e non è più supportato dal suo fornitore. Non ci sono più aggiornamenti all'AMI Deep Learning Base (Ubuntu 16.04) nelle nuove versioni a partire da ottobre 2021. Le versioni precedenti continueranno a essere disponibili. | | Amazon Linux | 10/07/2021 | Amazon Linux è [end-of-life](https://aws.amazon.com/blogs/aws/update-on-amazon-linux-ami-end-of-life/)aggiornato a dicembre 2020. A partire da ottobre 2021 non ci sono più aggiornamenti all'AMI Deep Learning (Amazon Linux) nelle nuove versioni. Le versioni precedenti dell'AMI Deep Learning (Amazon Linux) continueranno a essere disponibili. | | Chainer | 01/07/2020 | Chainer ha annunciato la [fine delle versioni principali](https://chainer.org/announcement/2019/12/05/released-v7.html) a dicembre 2019. Di conseguenza, non includeremo più gli ambienti Chainer Conda nel DLAMI a partire da luglio 2020. Le versioni precedenti di DLAMI che contengono questi ambienti continueranno a essere disponibili. Tuttavia, verranno forniti aggiornamenti a questi ambienti solo se sono disponibili correzioni di sicurezza pubblicate dalla comunità open source per questi framework. | | Python 3.6 | 15/06/2020 | A seguito delle richieste dei clienti, stiamo passando a Python 3.7 per le nuove versioni. TF/MX/PT | | Python 2 | 01/01/2020 | La comunità open source di Python ha ufficialmente interrotto il supporto per Python 2. Le TensorFlow MXNet comunità e hanno anche annunciato che le versioni TensorFlow 1.15, TensorFlow 2.1, PyTorch 1.4 e MXNet 1.6.0 saranno le ultime a supportare Python 2. PyTorch |