اقرأ باللغة الإنجليزية

مشاركة عبر

2019 يونيو

  • مقالة

تم إصدار هذه الميزات وتحسينات النظام الأساسي ل Azure Databricks في يونيو 2019.

ملاحظة

يتم تنظيم الإصدارات. قد لا يتم تحديث حساب Azure Databricks الخاص بك حتى أسبوع بعد تاريخ الإصدار الأولي.

يتوفر دعم مثيل Lsv2 بشكل عام

24 يونيو - 26، 2019: الإصدار 2.100

يوفر Azure Databricks الآن دعما كاملا لسلسلة Lsv2 VM لأحمال العمل عالية الإنتاجية وأحمال عمل IOPS عالية.

لم يعد تكامل RStudio يقتصر على مجموعات التزامن العالية

6 يونيو - 11 يونيو 2019: الإصدار 2.99

يمكنك الآن تمكين RStudio Server على مجموعات قياسية في Azure Databricks، بالإضافة إلى أنظمة المجموعات عالية التزامن التي تم دعمها بالفعل. بغض النظر عن وضع نظام المجموعة، يستمر تكامل RStudio Server في المطالبة بتعطيل خيار الإنهاء التلقائي لنظام المجموعة. راجع RStudio على Azure Databricks.

MLflow 1.0

3 يونيو 2019

MLflow هو نظام أساسي مصدر مفتوح لإدارة دورة حياة التعلم الآلي الكاملة. باستخدام MLflow، يمكن لعلماء البيانات تتبع التجارب ومشاركتها محليا أو في السحابة، وحزم النماذج ومشاركتها عبر أطر العمل، ونشر النماذج في أي مكان تقريبا.

يسعدنا الإعلان عن إصدار MLflow 1.0 اليوم. لا يمثل الإصدار 1.0 نضج واجهات برمجة التطبيقات واستقرارها فحسب، بل يضيف أيضا عددا من الميزات والتحسينات المطلوبة بشكل متكرر:

  • تمت إعادة تنظيم CLI ولديه الآن أوامر مخصصة للبيانات الاصطناعية والنماذج وdb (قاعدة بيانات التعقب) والخادم (خادم التعقب).
  • يدعم بحث خادم التعقب إصدارا مبسطا من العبارة SQL WHERE . بالإضافة إلى دعم مقاييس التشغيل والبارامز، تم تحسين البحث لدعم بعض سمات التشغيل وعلامات المستخدم والنظام.
  • يضيف دعما لإحداثيات x في واجهة برمجة تطبيقات التعقب. تدعم مكونات تصور واجهة مستخدم MLflow الآن أيضا رسم المقاييس مقابل قيم الإحداثي س المتوفرة.
  • runs/log-batch يضيف نقطة نهاية REST API بالإضافة إلى أساليب Python وR وJava لتسجيل مقاييس ومعلمات وعلامات متعددة مع طلب واجهة برمجة تطبيقات واحد.
  • للتعقب، يتم الآن دعم عميل MLflow 1.0 على Windows.
  • يضيف دعما ل HDFS كواجهة خلفية لمخزن البيانات الاصطناعية.
  • إضافة أمر لإنشاء حاوية Docker التي تخدم نقطة الإدخال الافتراضية نموذج دالة MLflow Python المحدد في المنفذ 8080 داخل الحاوية.
  • يضيف نكهة نموذج ONNX تجريبية.

يمكنك عرض القائمة الكاملة للتغييرات في سجل MLflow Change.

Databricks Runtime 5.4 for التعلم الآلي

3 يونيو 2019

تم إنشاء Databricks Runtime 5.4 ML أعلى Databricks Runtime 5.4 (EoS). يحتوي على العديد من مكتبات التعلم الآلي الشائعة، بما في ذلك TensorFlow وPyTorch وKeras وXGBoost، ويوفر تدريب TensorFlow الموزع باستخدام Horovod.

ويتضمن الميزات الجديدة التالية:

  • تكامل MLlib مع MLflow (معاينة عامة).
  • Hyperopt مع فئة SparkTrials الجديدة المثبتة مسبقا (معاينة عامة).
  • أصبح إخراج HorovodRunner المرسل من Horovod إلى عقدة برنامج تشغيل Spark مرئيا الآن في خلايا دفتر الملاحظات.
  • حزمة XGBoost Python المثبتة مسبقا.

للحصول على التفاصيل، راجع Databricks Runtime 5.4 for ML (EoS).

Databricks Runtime 5.4

3 يونيو 2019

Databricks Runtime 5.4 متوفر الآن. يتضمن Databricks Runtime 5.4 Apache Spark 2.4.2 ومكتبات Python وR وJava وSc scala التي تمت ترقيتها والميزات الجديدة التالية:

  • تضيف Delta Lake على Databricks تحسينا تلقائيا (معاينة عامة)
  • استخدام IDE المفضل لديك وخادم دفتر الملاحظات مع Databricks Connect
  • الأدوات المساعدة للمكتبة متوفرة بشكل عام
  • مصدر بيانات الملف الثنائي

للحصول على التفاصيل، راجع Databricks Runtime 5.4 (EoS).