Платформа Google AI: запуталась в нескольких версиях среды выполнения, которые мне нужно указать

Question

От обучения до этапа прогнозирования в Google AI Platform Training and Prediction существует понятие исполняемой версии, и я немного смущен этим. При запуске обучения необходимо указать версию среды выполнения (см. Здесь). Другой необходимо указать при экспорте модели в формате Tensorflow SavedModel, а другой - при создании модели с версией.

Пример. Я отправляю задание на обучение, используя клиентскую библиотеку API Google для Python, поэтому я следовал этому руководству, чтобы настроить задание на обучение. Поскольку я использую API обнаружения объектов tensorflow, мой файл конфигурации выглядит так:

{
"jobId": "...",
"trainingInput": {
    "runtimeVersion": "2.1",
    "pythonVersion": "3.7",
    "scaleTier": "CUSTOM",
    "masterType": "standard",
    "workerCount": "1",
    "workerType": "cloud_tpu",
    "workerConfig": {
        "tpuTfVersion": "1.15"
    },
    "region": "us-central1",
    "jobDir": "...",
    "pythonModule": "object_detection.model_main_tf2",
    "args": [
        "--model_dir",
        "...",
        "--pipeline_config_path",
        "..."
    ]
  }
}

После этого мой файл конфигурации для экспорта:

{
"jobId": "...",
"trainingInput": {
    "runtimeVersion": "2.1",
    "pythonVersion": "3.7",
    "scaleTier": "CUSTOM",
    "masterType": "standard",
    "workerCount": "1",
    "workerType": "standard",
    "region": "us-central1",
    "pythonModule": "object_detection.exporter_main_v2",
    "args": [
        "--input_type",
        "image_tensor",
        "--pipeline_config_path",
        "...",
        "--trained_checkpoint_dir",
        "...",
        "--output_directory",
        "..."
    ]
  }
}

Смотрите, мне пришлось снова указать версию времени выполнения. Должна ли она быть такой же, как и версия среды выполнения, используемая для учебного задания? Для последней части, после создания модели, мне пришлось создать версию. Мой файл конфигурации:

{
"name": "v1",
"description": "version description",
"isDefault": "False",
"deploymentUri": "...",
"createTime": "string",
"runtimeVersion": "2.1",
"machineType": "mls1-c1-m2",
"framework": "TENSORFLOW",
"pythonVersion": "3.7"

}

Снова исполняемая версия. Тот же вопрос: должно ли оно быть таким же, как раньше? Или может быть разное время выполнения для обучения и прогнозирования?