Nisan 2019

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

Not

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

Azure Databricks'te MLflow (GA)

25 Nisan 2019, Saat 2019, Temmuz 2019, Saat 20:00

Azure Databricks'te yönetilen MLflow genel kullanıma sunuldu. Azure Databricks'te MLflow, Databricks güvenlik modeli ve etkileşimli çalışma alanıyla tamamen tümleştirilmiş barındırılan bir MLflow sürümü sunar. Bkz. MLflow kullanarak ML yaşam döngüsü yönetimi.

Azure Databricks'te Delta Lake

24 Nisan 2019, Saat 2019, Temmuz 2019, Saat 20:00

Databricks Delta Lake projesini açık kaynak. Delta Lake, yazma işlemleri arasında iyimser eşzamanlılık denetimi ve yazma sırasında tutarlı okumalar için anlık görüntü yalıtımı aracılığıyla ACID işlemleri sağlayarak HDFS ve bulut depolama üzerinde oluşturulan veri göllerine güvenilirlik getiren bir depolama katmanıdır. Delta Lake ayrıca kolay geri alma ve yeniden oluşturma raporları için yerleşik veri sürümü oluşturma olanağı sağlar.

Not

Daha önce Databricks Delta olarak adlandırılan şey artık Delta Lake açık kaynak projesi ve Azure Databricks'te kullanılabilen iyileştirmeler. Bkz . Delta Lake nedir?.

MLflow kenar çubuğu çalıştırıyor

9 - 16 Nisan 2019: Sürüm 2.95

Artık MLflow çalıştırmalarını ve bunları oluşturan not defteri düzeltmelerini not defterinizin yanındaki kenar çubuğunda görüntüleyebilirsiniz. Not defterinin sağ kenar çubuğunda Deneme simgesine tıklayın.

Bkz . Not defteri denemesi oluşturma.

Microsoft Entra ID kimlik bilgilerinizle (GA) Azure Data Lake Storage 1. Nesil ve 2. Nesil'e otomatik olarak erişme

9 - 16 Nisan 2019: Sürüm 2.95

Azure Databricks'de oturum açmak için kullandığınız Microsoft Entra ID kimliğini kullanarak Azure Databricks kümelerinden Azure Data Lake Storage 1. Nesil ve 2. Nesil'e otomatik kimlik doğrulamasının genel kullanıma sunulduğunu duyurmaktan mutluluk duyuyoruz.

Microsoft Entra Id kimlik bilgisi geçişi için kümenizi etkinleştirmeniz yeterlidir. Bu kümede çalıştırdığınız komutlar, depolamaya erişim için hizmet sorumlusu kimlik bilgilerini yapılandırmanıza gerek kalmadan Azure Data Lake Storage 1. Nesil ve 2. Nesil'de verilerinizi okuyup yazabilir.

Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Entra Id (eski adıYla Azure Active Directory) kimlik bilgisi geçişi (eski) kullanarak Azure Data Lake Depolama erişme.

Databricks Runtime 5.3 (GA)

3 Nisan 2019, Temmuz 2019, Temmuz 2019, Temmuz 2019

Databricks Runtime 5.3 genel kullanıma sunuldu. Databricks Runtime 5.3, yeni Delta Lake özellikleri ve yükseltmeleri ile yükseltilen Python, R, Java ve Scala kitaplıklarını içerir.

Ana yükseltmeler şunlardır:

• Databricks Delta zaman yolculuğu GA
• Delta, Genel Önizleme'ye MySQL tablo çoğaltması
• Derin öğrenme iş yükleri için iyileştirilmiş DBFS FUSE klasörü
• Not defteri kapsamlı kitaplık geliştirmeleri
• Yeni Databricks Danışmanı ipuçları

Ayrıntılar için bkz . Databricks Runtime 5.3 (desteklenmiyor).

Databricks Runtime 5.3 ML (GA)

3 Nisan 2019, Temmuz 2019, Temmuz 2019, Temmuz 2019

Machine Learning için Databricks Runtime 5.3 ile ilk Databricks Runtime ML ga'mızı elde ettik! Databricks Runtime ML, makine öğrenmesi ve veri bilimi için kullanıma hazır bir ortam sağlar. Databricks Runtime'ı kullanır ve TensorFlow, PyTorch, Keras ve XGBoost gibi birçok popüler makine öğrenmesi kitaplığı ekler. Horovod kullanarak dağıtılmış eğitim gerçekleştirmeyi de destekler.

Bu sürüm, ek kitaplıklar, bazı farklı kitaplık sürümleri ve Python kitaplıkları için Conda paket yönetimi ile Databricks Runtime 5.3'te yerleşiktir. Databricks Runtime 5.2 ML Beta sürümünden bu yana önemli yeni özellikler şunlardır:

• PySpark ayarlama algoritmaları CrossValidator ve TrainValidationSplitkullanılarak uygun modeller için MLflow çalıştırmalarının otomatik günlüğe kaydedilmesini sağlayan MLflow (Özel Önizleme) ile MLlib tümleştirmesi.

  Önizlemeye katılmak istiyorsanız Databricks hesap ekibinize başvurun.

• PyArrow, Horovod ve TensorboardX kitaplıklarına yükseltir.

  PyArrow güncelleştirmesi, Ok tabanlı dönüştürme gerçekleştirdiğinizde kullanabileceğiniz BinaryType özelliği ekler ve pandas UDF'de kullanılabilir hale getirir.

Daha fazla bilgi için bkz . Databricks Runtime 5.3 ML (desteklenmiyor). Databricks Runtime ML kümesi oluşturma yönergeleri için bkz . Databricks üzerinde AI ve Machine Learning.