Share via

2019 Haziran

  • Makale

Bu özellikler ve Azure Databricks platformu iyileştirmeleri Haziran 2019'da yayımlandı.

Dekont

Sürümler hazırlanır. Azure Databricks hesabınız ilk yayın tarihinden sonraki bir haftaya kadar güncelleştirilmeyebilir.

Lsv2 örnek desteği genel kullanıma sunuldu

24 - 26 Haziran 2019: Sürüm 2.100

Azure Databricks artık yüksek aktarım hızı ve yüksek IOPS iş yükleri için Lsv2 VM serisi için tam destek sağlıyor.

RStudio tümleştirmesi şimdi yüksek düzeyde eşzamanlı kümelerle sınırlı değil

6 - 11 Haziran 2019: Sürüm 2.99

Artık RStudio Server'ı Azure Databricks'teki standart kümelerde ve zaten desteklenen yüksek eşzamanlılık kümelerinde etkinleştirebilirsiniz. Küme modundan bağımsız olarak RStudio Server tümleştirmesi, kümeniz için otomatik sonlandırma seçeneğini devre dışı bırakmanızı gerektirmeye devam eder. Bkz . Azure Databricks'te RStudio.

MLflow 1.0

3 Haziran 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019

MLflow, makine öğrenmesi yaşam döngüsünün tamamını yönetmek için açık kaynak bir platformdur. MLflow ile veri bilimcileri denemeleri yerel olarak veya bulutta izleyebilir ve paylaşabilir, modelleri çerçeveler arasında paketleyip paylaşabilir ve modelleri hemen her yerde dağıtabilir.

MLflow 1.0 sürümünü bugün duyurmaktan heyecan duyuyoruz. 1.0 sürümü YALNıZCA API'lerin olgunluğunu ve kararlılığını işaretlemekle kalmaz, aynı zamanda sık istenen bir dizi özellik ve geliştirme ekler:

  • CLI yeniden düzenlendi ve artık yapıtlar, modeller, veritabanı (izleme veritabanı) ve sunucu (izleme sunucusu) için ayrılmış komutlara sahip.
  • İzleme sunucusu araması yan tümcesinin SQL WHERE basitleştirilmiş bir sürümünü destekler. Çalıştırma ölçümlerini ve parametreleri desteklemeye ek olarak, arama bazı çalıştırma özniteliklerini ve kullanıcı ve sistem etiketlerini destekleyecek şekilde geliştirilmiştir.
  • İzleme API'sine x koordinatları için destek ekler. MLflow UI görselleştirme bileşenleri artık sağlanan x koordinat değerlerine göre ölçüm çizmeyi de destekliyor.
  • Tek bir runs/log-batch API isteğiyle birden çok ölçümü, parametreyi ve etiketi günlüğe kaydetmek için bir REST API uç noktasının yanı sıra Python, R ve Java yöntemleri ekler.
  • İzleme için MLflow 1.0 istemcisi artık Windows'ta desteklenmektedir.
  • Yapıt deposu arka ucu olarak HDFS desteği ekler.
  • Varsayılan giriş noktası, kapsayıcı içindeki 8080 numaralı bağlantı noktasında belirtilen MLflow Python işlev modeline hizmet eden bir Docker kapsayıcısı oluşturmak için bir komut ekler.
  • Deneysel bir ONNX modeli aroması ekler.

Değişikliklerin tam listesini MLflow Değişiklik günlüğünde görüntüleyebilirsiniz.

Conda ile Databricks Runtime 5.4 (Beta)

3 Haziran 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019

Önemli

Conda ile Databricks Runtime Beta sürümündedir. Desteklenen ortamların içeriği gelecek Beta sürümlerinde değişebilir. Değişiklikler, paketlerin listesini veya yüklü paketlerin sürümlerini içerebilir. Conda ile Databricks Runtime 5.4, Databricks Runtime 5.4 (desteklenmeyen) üzerine kurulmuştur.

Python kitaplıklarını ve ortamlarını yönetmek için Conda'nın avantajlarından yararlanmanızı sağlayan Databricks Runtime 5.4'i Conda ile tanıtmak için heyecanlıyız. Bu çalışma zamanı, küme oluşturma sırasında iki kök Conda ortamı seçeneği sunar:

  • Databricks Standard ortamı birçok popüler Python paketinin güncelleştirilmiş sürümlerini içerir. Bu ortam, Databricks Runtime'da çalışan mevcut not defterlerinin yerine bir bırakma olarak tasarlanmıştır. Bu, varsayılan Databricks Conda tabanlı çalışma zamanı ortamıdır.
  • Databricks Minimal ortamı, PySpark ve Databricks Python not defteri işlevselliği için gereken en düşük paketleri içerir. Çalışma zamanını çeşitli Python paketleriyle özelleştirmek istiyorsanız bu ortam idealdir.

Conda ile Databricks Runtime 5.4'te (desteklenmeyen) sürüm notlarının tamamına bakın.

Makine Öğrenmesi için Databricks Runtime 5.4

3 Haziran 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019

Databricks Runtime 5.4 ML, Databricks Runtime 5.4 (desteklenmeyen) üzerine kurulmuştur. TensorFlow, PyTorch, Keras ve XGBoost gibi birçok popüler makine öğrenmesi kitaplığı içerir ve Horovod kullanarak dağıtılmış TensorFlow eğitimi sağlar.

Aşağıdaki yeni özellikleri içerir:

  • MLflow ile MLlib tümleştirmesi (Genel Önizleme).
  • Yeni SparkTrials sınıfı önceden yüklenmiş hyperopt (Genel Önizleme).
  • Horovod'dan Spark sürücü düğümüne gönderilen HorovodRunner çıkışı artık not defteri hücrelerinde görünür.
  • XGBoost Python paketi önceden yüklenmiş.

Ayrıntılar için bkz . ML için Databricks Runtime 5.4 (desteklenmeyen).

Databricks Runtime 5.4

3 Haziran 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019, Ağustos 2019

Databricks Runtime 5.4 kullanıma sunuldu. Databricks Runtime 5.4 Apache Spark 2.4.2, yükseltilmiş Python, R, Java ve Scala kitaplıklarını ve aşağıdaki yeni özellikleri içerir:

  • Databricks'te Delta Lake Otomatik İyileştirme (Genel Önizleme) ekliyor
  • Databricks Bağlan ile sık kullandığınız IDE ve not defteri sunucusunu kullanma
  • Kitaplık yardımcı programları genel kullanıma sunuldu
  • İkili dosya veri kaynağı

Ayrıntılar için bkz . Databricks Runtime 5.4 (desteklenmiyor).