這些功能和 Azure Databricks 平臺改良功能於 2024 年 12 月發行。
注意
發行是分階段進行的。 您的 Azure Databricks 帳戶可能要等到初始發行日期一周以上才會更新。
Databricks Runtime 16.1 正式發佈
2024 年 12 月 20 日
Databricks Runtime 16.1 和 Databricks Runtime 16.1 ML 現已正式推出。
請參閱 Databricks Runtime 16.1 （EoS） 和 Databricks Runtime 16.1 for Machine Learning （EoS） 。
新筆記本的預設格式現在是IPYNB （Jupyter） 格式
2024 年 12 月 20 日
您在 Azure Databricks 工作區中建立的新筆記本的預設格式現在是 IPYNB （.ipynb）。 先前，筆記本的預設格式是 Source (.py, .sql, .scala, .r)。 若要變更預設格式，請使用工作區使用者設定 開發人員 窗格中筆記本的默認檔格式 設定。 請參閱 筆記本格式。
Databricks Assistant 的由 Databricks 託管的模型處於公開預覽狀態
2024 年 12 月 19 日
您現在可以使用 Azure Databricks 裝載的模型，在 Azure Databricks 中為 Databricks 小幫手提供電源。 這項功能處於公開預覽狀態。
請參閱 使用由 Databricks 託管的模型於 Databricks Assistant。
適用於 AI 代理程式的 Python 程式代碼執行程式碼 （公開預覽）
2024 年 12 月 19 日
您現在可以快速提供 AI 代理程式執行 Python 程式代碼的能力。 Databricks 現在提供預先建置的 Unity 目錄函式，可供 AI 代理程式作為工具使用，以擴充其超越語言產生的功能。
請參閱 使用 Unity 目錄函式建立自訂 AI 代理程式工具。
databricks-agents SDK 0.13.0 釋出
2024 年 12 月 18 日
databricks-agents SDK 0.13.0 版 已發行至 PyPI，其中包含下列變更：
- 呼叫
agents.deploy()和其他databricks.agentsAPI 時，請尊重現行作用中的 Databricks CLI 設定檔和 MLflow 模型註冊 URI。 特別是，您現在可以在呼叫DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-profile之前指定MLFLOW_REGISTRY_URI=databricks-uc://my-profile和agents.deploy()的組合，以指定要用來部署和存取代理程式的 Databricks CLI 配置檔。 - 在
mlflow.evaluate()中，只有在擷取和指導方針內容分別存在時，才執行擷取和指導方針計量。 - 將以密碼為基礎的驗證新增至客戶端
mlflow.evaluate()。
外部群組現在已加上標籤且不可變
2024 年 12 月 18 日
外部群組是 Azure Databricks 中從 Microsoft Entra 識別碼建立的群組。 這些群組是使用 SCIM 供應連接器建立的，並與 Microsoft Entra ID 保持同步。 外部群組現在已明確標示為 External，且預設無法再從 Azure Databricks 帳戶控制台或工作區管理員設定頁面更新。 若要從 Azure Databricks UI 更新外部群組成員資格，帳戶管理員可以在帳戶控制台預覽頁面中停用 不可變的外部群組。
請參閱 群組來源。
vector_search 現在支援向量內嵌輸入
2024 年 12 月 17 日
AI 函式 vector_search 現在支援向量內嵌輸入。 您現在可以使用 query_text 或 query_vector 參數來搜尋向量索引中的特定文字或向量內嵌。 請參閱 vector_search 函式。
指定 ai_query 的回應格式
2024 年 12 月 17 日
ai_query 現在支援 responseFormat 欄位的結構化輸出。 在您的 responseFormat 要求中使用 ai_query 來指定您要查詢的模型遵循的回應格式。 請參閱 ai_query 函式。
在相同的元數據存儲中，與合作者進行無塵室的測試
2024 年 12 月 17 日
您現在可以在完整部署之前，透過從相同的中繼存放區中新增一位協作者來測試您的潔淨室。 請參閱 建立無塵室。
將計算資源指定群組 （公開預覽）
2024 年 12 月 17 日
新的 專用 存取模式（先前 單一使用者），可讓您將專用的全用途計算指派給群組或單一使用者。 請參閱 將計算資源指派給群組。
此公開預覽也可讓您的工作區存取新的簡化計算 UI。 請參閱 使用簡單表單來管理運算。
工作區管理員必須啟用此預覽。 請參閱 管理 Azure Databricks 預覽版。
將在 Unity Catalog 中建立儲存認證的能力委派給服務主體
2024 年 12 月 17 日
您現在可以授與服務主體許可權，以使用 CREATE STORAGE CREDENTIAL 許可權在 Unity 目錄中繼存放區中建立記憶體認證。 請參閱 CREATE STORAGE CREDENTIAL。
Jobs API 版本 2.2 已發行
2024 年 12 月 16 日
Jobs API 版本從 2.1 更新為 2.2。 作業 API 2.2 版中的更新包括對新工作或更新作業進行預設排程，以及增強作業和作業執行回應的分頁功能，其中包含具有大量值的欄位。 若要深入瞭解此版本的更新，請參閱 從作業 API 2.1 更新至 2.2。 若要閱讀完整的作業 API 2.2 文件，請參閱 作業（最新版）。 雖然 Databricks 建議使用 2.2 版的作業 API，但您仍然可以存取 2.1 版和 2.0 版。 請參閱 工作 (2.1) 和 工作 API 2.0。
Unity Catalog MANAGE 權限（公眾預覽）
2024 年 12 月 14 日
您現在可以將 Unity Catalog 安全物件的 MANAGE 許可權授予使用者。
MANAGE 許可權可讓使用者對 Unity Catalog 物件執行重要動作，包括：
- 管理權限
- 放下物件
- 重新命名物件
- 轉移擁有權
請參閱 MANAGE。
Meta Llama 3.3 現已可供設定吞吐量的工作負載使用
2024 年 12 月 13 日
Meta Llama 3.3 是 Meta 所建置和定型的模型架構，現在可用於 配置的基礎模型 API 輸送能力。
檢視作業執行紀錄的串流負載指標（公開預覽）
** 2024 年 12 月 12 日**
當您在 Databricks 作業 UI 中檢視作業執行時，您現在可以檢視積壓秒數、積壓位元組、積壓記錄和積壓檔案等計量，這些計量適用於 Spark 結構化串流所支援的來源，包括 Apache Kafka、Amazon Kinesis 和自動載入器。 請參閱 查看串流工作度量。
檢視 DLT 管線更新的串流工作負載度量（公眾預覽）
** 2024 年 12 月 12 日**
當您在 DLT UI 中檢視管線更新時，您現在可以檢視管線中每個串流流程的計量，例如待辦專案秒數、待辦專案位元組、待辦項目記錄和待辦專案檔案。 Spark 結構化串流來源支援串流計量，包括 Apache Kafka、Amazon Kinesis 和自動載入器。 參見 檢視串流指標。
Lakehouse Federation 支援 Oracle （公開預覽）
2024 年 12 月 12 日
您現在可以對 Oracle 所管理的數據執行同盟查詢。 請參閱 在 Oracle上執行同盟查詢。
Databricks Runtime 16.1 （Beta）
2024 年 12 月 11 日
Databricks Runtime 16.1 和 Databricks Runtime 16.1 ML 現在可作為 Beta 版本使用。
請參閱 Databricks Runtime 16.1 （EoS） 和 Databricks Runtime 16.1 for Machine Learning （EoS）
使用無伺服器出站控制來管理無伺服器出站網路連線
2024 年 12 月 11 日
無伺服器輸出控制項可讓您限制對指定的因特網目的地的輸出存取。 請參閱 什麼是無伺服器輸出控制項？。
網路存取事件系統表格現已可用（公開預覽）
2024 年 12 月 11 日
Azure Databricks 現在的系統資料表包含一個網路存取資料表。 每當您的帳戶拒絕因特網存取時，此數據表就會記錄事件。 若要存取數據表，系統管理員必須啟用 access 系統架構。 請參閱 網路存取事件系統資料表參考。
在您的帳戶中監控和撤銷個人存取權杖（私人預覽）
2024 年 12 月 11 日
帳戶管理員現在可以檢視令牌報告，以在帳戶控制台中監視和撤銷個人存取令牌（PAT）。 Databricks 建議您使用 OAuth 存取令牌，而不是使用 PAT 來獲得更高的安全性和便利性。 若要加入此預覽，請連絡您的 Azure Databricks 帳戶小組。 請參閱 監視和撤銷帳戶中的個人存取令牌。
Unity Catalog 可以整合至 Hive 中繼存放區
2024 年 12 月 11 日
您現在可以使用 Unity 目錄來存取和管理 Hive 中繼存放區中註冊的數據。 這包括外部管理的 Hive 中繼資料庫和內部 Databricks Hive 舊版中繼資料庫。
請參閱 Hive 中繼存放區同盟：讓 Unity 目錄控管 Hive 中繼存放區中註冊的數據表。
移除中繼存放區層級的儲存，以強制執行目錄層級的儲存隔離
2024 年 12 月 11 日
如果您有受控數據表和磁碟區的中繼存放區層級記憶體（也稱為中繼存放區記憶體根目錄），但您想要在目錄或架構層級強制執行數據記憶體隔離，您現在可以移除該中繼存放區層級的記憶體，而不會中斷現有的工作負載。 請參閱 移除中繼資料存儲。
Meta Llama 3.3 70B Instruct 現在可透過模型服務使用
2024 年 12 月 11 日
馬賽克 AI 模型服務現在支援 Meta Llama 3.3 70B 指導，這是由 Meta 建置和訓練的最先進的大型語言模型。 Llama 3.3 70B Instruct 是 基礎模型 API 的一部分，須按每個令牌付費。 此可用性也包含對 函數呼叫的支援。
從 2024 年 12 月 11 日起，Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 將在基礎模型 API 的按代幣收費端點上取代 Meta-Llama-3-70B-Instruct 的支援。
bamboolib 現在已被取代
2024 年 12 月 10 日
bamboolib 現在已被取代。 使用者仍然可以存取 bamboolib，以在筆記本內執行低程式代碼數據分析，但 Databricks 不再主動開發或支援此工具。 如需產生程式代碼的協助，請使用 Databricks Assistant。
使用合成評估集精簡化人工智慧代理評估
2024 年 12 月 9 日
從您的文件中產生具代表性評估集，以評估您的 AI 代理程式。 綜合產生 API 與代理程式評估緊密整合，可讓您快速評估和改善代理程式響應的品質，而不需要經過昂貴的人工標記程式。 請參閱 合成評估集。
提升 Databricks 對 Databricks Delta 共用的資料表讀取效能，並支援歷史共用（公眾預覽）
2024 年 12 月 5 日
啟用歷史共用，以提升 Databricks 對 Databricks 資料表共用的效能。 請參閱 透過共用歷史記錄改善數據表的讀取效能。
個人存取令牌存留期上限為 730 天（兩年）
2024 年 12 月 5 日
新建立的 Databricks 個人存取令牌的預設最長存留期現在會設定為 730 天（兩年）。 先前，可以建立個人存取令牌，且預設不會到期。 透過此更新，用戶無法產生存留期超過730天的新令牌，而未指定存留期建立的令牌會設定為730天的持續時間。 如果您將工作區的令牌存留期上限設定為少於 730 天，則設定會維持不變。 請參閱 監視和撤銷個人存取令牌、 和 Azure Databricks 個人存取令牌驗證。
馬賽克 AI 模型訓練 - 無伺服器預測 （公開預覽）
2024 年 12 月 5 日
馬賽克 AI 模型訓練 - 通過受管理的無伺服器計算、Unity Catalog 支援、存取深度學習演算法和升級的介面，改善現有的 AutoML 預測體驗。 請參閱 使用 AutoML 進行預測（無伺服器）。
將無伺服器預算原則新增至服務端點的模型
2024 年 12 月 4 日