Notas de la versión de Azure Data Science Virtual Machine

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En este artículo, obtendrá información sobre las versiones de Azure Data Science Virtual Machine. Para obtener una lista completa de las herramientas incluidas, junto con los números de versión, consulte esta página.

Debido a las necesidades y a las actualizaciones del paquetes que evolucionan rápidamente, nuestro objetivo es publicar nuevas instancias de Azure Data Science Virtual Machine para imágenes de Windows y Ubuntu cada mes.

Los usuarios de Azure Portal siempre encontrarán la imagen más reciente disponible para aprovisionar la instancia de Data Science Virtual Machine. Para los usuarios de la CLI o Azure Resource Manager (ARM), se mantienen imágenes de versiones individuales disponibles durante 12 meses. Después de ese período, una versión determinada de la imagen ya no estará disponible para el aprovisionamiento.

Para obtener información acerca de errores conocidos y soluciones alternativas, consulte la lista de problemas conocidos.

20 de diciembre de 2023

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 23.12.18

Cambios principales:

  • numpy versión 1.22.3
  • pytz versión 2022.6
  • torch versión 1.12.0
  • certifi versión 2023.7.2
  • azure-mgmt-network a la versión 25.1.0
  • scikit-learn versión 1.0.2
  • scipy versión 1.9.2
  • accuracy
  • pickle5
  • pillow versión 10.1.0
  • experimental
  • ipykernel versión 6.14.0
  • en_core_web_sm

18 de diciembre de 2023

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión 23.12.11

Cambios principales:

  • SDK 1.54.0
  • numba
  • Scipy
  • azure-core a la versión 1.29.4
  • azure-identity a la versión 1.14.0
  • azure-storage-queue a la versión 12.7.2

5 de diciembre de 2023

Oferta de DSVM para Ciencia de datos máquina virtual: Windows 2022 ya está disponible con carácter general en Marketplace.

Versión 23.11.23

Cambios principales:

  • SDK 1.54.0
  • numba
  • Scipy
  • azure-core a la versión 1.29.4
  • azure-identity a la versión 1.14.0
  • azure-storage-queue a la versión 12.7.2

26 de julio de 2023

La nueva oferta de DSVM para Data Science VM: Windows 2022 (versión preliminar) ya está disponible en el mercado.

Versión 23.06.25

Cambios principales:

  • SDK 1.51.0

26 de abril de 2023

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 23.04.24

Cambios principales:

  • SDK 1.50.0
  • Dotnet actualizado al SDK 6.0
  • Funcionalidad de GPU de PyTorch corregida en el entorno de azureml_py38_PT_and_TF.
  • BlobFuse actualizado a blobfuse2

4 de abril de 2023

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión: 23.03.31

Cambios principales:

  • SDK 1.49
  • Controladores de Cuda actualizados a 11.4
  • Funcionalidad de GPU de PyTorch fija en entornos azureml_py38 y azureml_py28_PT_and_TF
  • Dotnet actualizado a 6.0

10 de enero de 2023

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión: 23.01.06

Cambios principales:

  • Se ha agregado el paquete de R "ranger"
  • Se ha anclado pandas==1.1.5 y numpy==1.23.0 en el entorno azureml_py38

30 de noviembre de 2022

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión: 22.11.25

Cambios principales:

  • Azure Machine Learning SDK V2 ejemplos incluidos
  • Ray a la versión 2.0.0
  • Se ha agregado clock, paquetes recipesR
  • azureml-core a la versión 1.47.0
  • azure-ai-ml a la versión 1.1.1

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión: 22.11.27

Cambios principales:

  • Azure Machine Learning SDK V2 ejemplos incluidos
  • RScirpt alineación de la ruta de acceso del entorno
  • Se agregó la versión Ray del paquete 2.0.0 a los entornos azureml_py38 y azureml_py38_PT_TF.
  • azureml-core a la versión 1.47.0
  • azure-ai-ml a la versión 1.1.1

20 de septiembre de 2022

Anuncio: A partir del 1 de octubre de 2022, DSVM de Ubuntu 18 no estará disponible en Marketplace. Se recomienda que los usuarios cambien a DSVM de Ubuntu 20 a medida que seguimos distribuyendo actualizaciones o revisiones en nuestra versión más reciente de Data Science VM : Ubuntu 20.04

Los usuarios que usan la plantilla o el conjunto de escalado de máquinas virtuales de Azure Resource Manager (ARM) para implementar las máquinas DSVM de Ubuntu deben configurar:

Oferta SKU
ubuntu-2004 Tamaños de máquina virtual: 2004 para Gen1 o 2004-gen2 para Gen2

En lugar de:

Oferta SKU
ubuntu-1804 Tamaños de máquina virtual: 1804 para Gen1 o 1804-gen2 para Gen2

Nota: No hay ningún impacto en los clientes existentes que todavía están en DSVM de Ubuntu-18 a partir de nuestra actualización de octubre de 2022. Sin embargo, el plan de desuso está programado para diciembre de 2022. Se recomienda cambiar a Ubuntu-20 DSVM con la mayor comodidad posible.

19 de septiembre de 2022

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 22.09.19

Cambios principales:

  • .NET Framework a la versión 3.1.423
  • Azure Cli a la versión 2.40.0
  • Intelijidea a la versión 2022.2.2
  • Explorador de Microsoft Edge para la versión 107.0.1379.1
  • Nodejs a la versión v16.17.0
  • Pycharm a la versión 2022.2.1

Actualizaciones específicas del entorno:

azureml_py38:

  • azureml-core a la versión 1.45.0

py38_default:

  • Jupyter Lab a la versión 3.4.7
  • azure-core a la versión 1.25.1
  • keras a la versión 2.10.0
  • tensorflow-gpu a la versión 2.10.0

12 de septiembre de 2022

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión 22.09.06

Cambios principales:

  • Actualizaciones de imágenes de nivel de sistema operativo de base.

16 de agosto de 2022

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 22.08.11

Cambios principales:

  • Jupyterlab se ha actualizado a la versión 3.4.5
  • matplotlib, azureml-mlflow se ha agregado al entorno sdkv2.
  • El generador de JupyterHub se ha vuelto a configurar en el entorno raíz.

28 de julio de 2022

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 22.07.19

Cambios principales:

  • Se ha actualizado Azure Cli a la versión 2.38.0
  • Se ha actualizado Nodejs a la versión v16.16.0
  • Se ha actualizado Scala a la versión 2.12.15
  • Se ha actualizado Spark a la versión 3.2.2
  • Características de los cuadernos MMLSparkv0.10.0
  • 4 bibliotecas adicionales de R: janitor, skimr, palmerpenguins y doParallel
  • Se ha agregado un nuevo entorno azureml_310_sdkv2 de Azure Machine Learning

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión 22.07.18

Cambios principales:

  • Actualizaciones generales de nivel de sistema operativo.

11 de julio de 2022

Data Science VM – Ubuntu 18.04 y Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 22.07.08

Cambios principales:

  • Correcciones de errores leves.

28 de junio de 2022

Data Science Virtual Machine: Windows 2019 y Data Science VM: Ubuntu 20.04

Versión 22.06.10

Data Science VM – Ubuntu 18.04

Versión 22.06.13

Cambios principales:

  • Quite la herramienta de software Rstudio de las imágenes de DSVM.

17 de mayo de 2022

Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 22.05.11

Cambios principales:

  • Actualización de log4j(v2) a la versión2.17.2.

29 de abril de 2022

Data Science VM – Ubuntu 18.04 y Data Science VM – Ubuntu 20.04

Versión 22.04.27

Cambios principales:

  • Corrección de importación del entorno de ejecución de extensiones de R Studio Plotly y summarytools.
  • Cudatoolkit y CUDNN se actualizaron a 13.1 y 2.8.1 respectivamente.
  • Corrección de Python 3.8: ejecución del cuaderno de Azure Machine Learning, se ha anclado matplotlib a los paquetes 3.2.1 y cycler a 0.11.0 en el entorno Azureml_py38.

26 de abril de 2022

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión: 22.04.21

Cambios principales:

  • Revisión de extensión de R Studio Plotly.
  • Actualización de env path Rscript para admitir la versión más reciente de R Studio 4.1.3.

14 de abril de 2022

Una nueva oferta de DSVM para Data Science VM: Ubuntu 20.04 está actualmente activa en marketplace.

Versión: 22.04.05

04 de abril de 2022

Nueva imagen para Data Science VM: Ubuntu 18.04

Versión: 22.04.01

Cambios principales:

  • Entorno de R actualizado: se han agregado bibliotecas: Cluster, Devtools Factoextra, GlueHere, Ottr, Paletteer, Patchwork, Plotly, Rmd2jupyter, Scales, Statip, Summarytools, Tidyverse, Tidymodels y Testthat
  • Mitigación de vulnerabilidades Log4j adicional: aunque no se usa, se han movido todos los log4j a la versión v2, se han quitado los archivos log4j jars1.0 y se han movido los jars log4j de la versión 2.0.
  • Azure CLI a la versión 2.33.1
  • Se ha corregido un problema de acceso de jupyterhub mediante la dirección IP pública
  • Rediseño de los entornos de Conda: continuamos con la alineación y refinando los entornos de Conda para crear:
    • azureml_py38: entorno basado en Python 3.8 con el SDK de Azure Machine Learning preinstalado que también contiene el entorno de AutoML
    • azureml_py38_PT_TF: entorno azureml_py38 adicional con las versiones más recientes de TensorFlow y PyTorch preinstaladas
    • py38_default: entorno del sistema predeterminado basado en Python 3.8
    • Hemos eliminado los entornos azureml_py36_tensorflow, azureml_py36_pytorch, py38_tensorflow y py38_pytorch.

18 de marzo de 2022

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión: 22.03.09

Cambios principales:

  • Entorno de R actualizado: se han agregado bibliotecas: Cluster, Devtools Factoextra, GlueHere, Ottr, Paletteer, Patchwork, Plotly, Rmd2jupyter, Scales, Statip, Summarytools, Tidyverse, Tidymodels y Testthat
  • Mitigación de vulnerabilidades Log4j adicional: aunque no se usa, se han movido todos los log4j a la versión 2, se han quitado los archivos log4j jars 1.0 y se han movido los jars log4j de la versión 2.0.
  • CLI de Azure a la versión 2.33.1
  • Rediseño de los entornos de Conda: continuamos con la alineación y refinando los entornos de Conda para crear:
    • azureml_py38: entorno basado en Python 3.8 con el SDK de Azure Machine Learning preinstalado que también contiene el entorno de AutoML
    • azureml_py38_PT_TF: entorno complementario azureml_py38 con las versiones más recientes de TensorFlow y PyTorch preinstaladas
    • py38_default: entorno del sistema predeterminado basado en Python 3.8
    • Se han eliminado los entornos azureml_py36_tensorflow, azureml_py36_pytorch, py38_tensorflow y py38_pytorch.

9 de marzo de 2022

Data Science Virtual Machine: Windows 2019

Versión: 21.12.03

Windows 2019 DSVM ahora se admite en una instancia de publicador: microsoft-dsvm, Id. de oferta: dsvm-win-2019, Id. de plan/Id. de SKU: winserver-2019

Los usuarios que usan la plantilla de Azure Resource Manager (ARM) o conjuntos de escalado de máquinas virtuales para implementar las máquinas Windows DSVM deben configurar el SKU con winserver-2019, en lugar de server-2019, ya que continuaremos con el envío de actualizaciones a las imágenes de Windows DSVM en el nuevo SKU a partir de marzo de 2022.

3 de diciembre de 2021

Nueva imagen para Windows Server 2019.

Versión: 21.12.03

Cambios principales:

  • Pytorch actualizado a la versión 1.10.0
  • Tensorflow actualizado a la versión 2.7.0
  • Corrección para el SDK de Azure Machine Learning y el entorno de AutoML
  • Actualización de seguridad de Windows
  • Mejora de la estabilidad y correcciones de errores menores

4 de noviembre de 2021

Nueva imagen para Ubuntu 18.04.

Versión: 21.11.04

Cambios principales:

  • Se ha cambiando .NET Framework a la versión 3.1.414
  • Se ha cambiado Azcopy a la versión 10.13.0
  • Se ha cambiado la CLI de Azure a la versión 2.30.0
  • Se ha cambiado CUDA a la versión 11.5
  • Se ha cambiado Docker a la versión 20.10.10
  • Se ha cambiado Intellijidea a la versión 2021.2.3
  • Se han cambiado los controladores NVIDIA a la versión 470.103.01.
  • Se ha cambiado SMI de NVIDIA a la versión 470.103.01.
  • Se ha cambiado Nodejs a la versión v16.13.0
  • Se ha cambiado Pycharm a la versión 2021.2.3
  • Se ha cambiado VS Code a la versión 1.61.2
  • Conda
    • azureml_py36_automl
      • Se ha cambiado azureml-core a la versión 1.35.0
    • py38_default
      • Se ha cambiado Jupyter Lab o jupyterlab a la versión 3.2.1
      • Se ha cambiado Jupyter Notebook o notebook a la versión 6.4.5
      • Se ha cambiado Jupyter Server o jupyter_server a la versión 1.11.2
      • Se ha cambiado el complemento PyTorch Profiler TensorBoard o torch-tb-profiler a la versión 0.3.1.
      • Se ha cambiado azure-core a la versión 1.19.1
      • Se ha cambiado matplotlib a la versión 3.4.3.
      • Se ha cambiado mkl a la versión 2021.4.0
      • Se ha cambiado onnx a la versión 1.10.2.
      • Se ha cambiado opencv-python a la versión 4.5.4.58
      • Se ha cambiado pandas a la versión 1.3.4.
      • Se ha cambiado pytorch a la versión 1.10.0
      • Se ha cambiado scikit-learn a la versión 1.0.1
      • Se ha cambiado tensorflow-gpu a la versión 2.6.2.

7 de octubre de 2021

Nueva imagen para Ubuntu 18.04.

Versión: 21.10.07

Cambios principales:

  • Se ha cambiado pytorch a la versión 1.9.1
  • Se ha cambiado Docker a la versión 20.10.9
  • Se ha cambiado Intellijidea a la versión 2021.2.2
  • Se ha cambiado Nodejs a la versión v14.18.0
  • Se ha cambiado Pycharm a la versión 2021.2.2
  • Se ha cambiado VS Code a la versión 1.60.2
  • Se ha corregido el entorno de AutoML (azureml_py36_automl)
  • Se ha corregido la estabilidad del Explorador de Azure Storage
  • Mejora de la estabilidad y correcciones de errores menores

11 de agosto de 2021

Nueva imagen para Windows Server 2019.

Versión: 21.08.11

Cambios principales:

  • Actualización de seguridad de Windows
  • Actualización de Nvidia CuDNN a la versión 8.1.0
  • Actualización de Jupyter Lab a la versión 3.0.16
  • Se ha agregado MLFLow para el seguimiento de experimentos
  • Mejora de la estabilidad y correcciones de errores menores

12 de julio de 2021

Nueva imagen para Ubuntu 18.04.

Cambios principales:

  • Se actualizó a PyTorch 1.9.0
  • Se actualizó la CLI de Azure a 2.26.1
  • Se actualizó la extensión Azure Machine Learning de la CLI de Azure a la versión 1.29.0
  • Actualización de la versión 1.58.1 de VS Code
  • Mejora de la estabilidad y correcciones de errores menores

22 de junio de 2021

Nueva imagen para Windows Server 2019.

Versión: 21.06.22

Cambios principales:

  • Se actualizó a PyTorch 1.9.0
  • Se corrigió un error por el que Git no estaba disponible

1 de junio de 2021

Nueva imagen para Ubuntu 18.04.

Versión: 21.06.01

Los cambios principales son:

  • Docker está habilitado de manera predeterminada
  • JupyterHub usa JupyterLab de manera predeterminada
  • Se actualizaron las versiones de Python para corregir CVE-2020-15523
  • Se actualizó IntelliJ IDEA a la versión 2021.1 para corregir CVE-2021-25758
  • Se actualizó PyCharm Community a 2021.1
  • Se actualizó TensorFlow a la versión 2.5.0

Se quitaron varios iconos del escritorio.

22 de mayo de 2021

Nueva imagen para Windows Server 2019.

Versión: 21.05.22

Las actualizaciones de la versión seleccionada son:

  • CUDA 11.1
  • Python 3.8
  • PyTorch 1.8.1
  • TensorFlow 2.5.0
  • Spark 3.1.1
  • Java 11
  • R 4.1.0
  • Julia 1.0.5
  • NodeJS 16.2.0
  • Visual Studio Code 1.56.2, incluida la Extensión de Azure Machine Learning
  • PyCharm Community Edition 2021.1.1
  • Jupyter Lab 2.2.6
  • RStudio 1.4.1106
  • Visual Studio Community Edition 2019 (versión 16.9.6)
  • CLI de Azure 2.23.0
  • Explorador de Storage 1.19.1
  • AzCopy 10.10.0
  • Power BI Desktop 2.93.641.0 de 64 bits (mayo de 2021)
  • Azure Data Studio 1.28.0
  • Explorador Microsoft Edge

Se han quitado Firefox, Apache Drill y Microsoft Integration Runtime.
Modo oscuro, iconos cambiados en el escritorio, cambio de fondo de pantalla.

12 de mayo de 2021

Nueva imagen para Ubuntu 18.04.

Las actualizaciones de la versión seleccionada son:

  • CUDA 11.3, cuDNN 8, NCCL2
  • Python 3.8
  • R 4.0.5
  • Spark 3.1 incluido mmlspark, conectores a Blob Storage, Data Lake, Azure Cosmos DB
  • Java 11 (OpenJDK)
  • Jupyter Lab 3.0.14
  • PyTorch 1.8.1 incluido torchaudio torchtext torchvision, torch-tb-profiler
  • TensorFlow 2.4.1, incluido TensorBoard
  • dask 2021.01.0
  • VS.Code 1.56
  • Azure Data Studio 1.22.1
  • CLI de Azure 2.23.0
  • Explorador de Azure Storage 1.19.1
  • azcopy 10.10
  • Explorador Microsoft Edge (beta)

Se agregó Docker. Para ahorrar recursos, el servicio Docker no se inicia de forma predeterminada. Para iniciar el servicio docker, ejecute los siguientes comandos de línea de comandos: 
sudo systemctl start docker

Nota:

Si la máquina tiene GPU, puede usar las GPU dentro de los contenedores. Para ello, debe agregar un parámetro --gpus al comando de Docker.

Por ejemplo, la ejecución de

sudo docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/pytorch:18.04-py3

ejecutará un contenedor de Ubuntu 18.04 con PyTorch preinstalado y todas las GPU habilitadas. También hará que una carpeta local local_dir esté disponible en el contenedor en container_dir.

24 de febrero de 2020

Ya están disponibles las imágenes de Data Science Virtual Machine para Ubuntu 18.04 y las imágenes de Windows 2019.

8 de octubre de 2019

Actualizaciones del software en Windows DSVM

  • Azure Storage Explorer 1.10.1
  • Power BI Desktop 2.73.55xx
  • Firefox 69.0.2
  • PyCharm 19.2.3
  • RStudio 1.2.50xx

Explorador predeterminado para Windows actualizado

Anteriormente, el explorador predeterminado se ha establecido en Internet Explorer. Ahora se solicitará a los usuarios que elijan un explorador predeterminado cuando inicien sesión por primera vez.