Azure 資料科學虛擬機器版本資訊
在本文中,您將了解 Azure 資料科學虛擬機器的新版本。 如需包含的完整工具清單以及版本號碼,請參閱此頁面。
為因應不斷演進的需求和套件更新,我們目標在每個月發行適用於 Windows 和 Ubuntu 的新 Azure 資料科學虛擬機器映像。
Azure 入口網站的使用者將可隨時取得用以佈建資料科學虛擬機器的最新映像。 針對 CLI 或 Azure Resource Manager (ARM) 使用者,我們會將個別版本的映像保留 12 個月。 超過此期限後,就無法再取得特定版本的映像。
若要了解已知的錯誤和因應措施,請參閱已知問題的清單。
2022 年 11 月 30 日
版本:22.11.25
主要變更:
Azure ML SDK V2
包含的範例Ray
至版本2.0.0
- 已新增
clock
、recipes
R
套件 azureml-core
至版本1.47.0
azure-ai-ml
至版本1.1.1
版本:22.11.27
主要變更:
Azure ML SDK V2
包含的範例RScirpt
環境路徑對齊Ray
新增至azureml_py38
和環境azureml_py38_PT_TF
的版本2.0.0
套件。azureml-core
至版本1.47.0
azure-ai-ml
至版本1.1.1
2022 年 9 月 20 日
公告: 從 2022 年 10 月 1 日開始,市集將無法使用 Ubuntu 18 DSVM。 我們建議使用者切換至 Ubuntu 20 DSVM,因為我們會繼續在最新的資料科學 VM – Ubuntu 20.04 上提供更新/修補程式
使用 Azure Resource Manager (ARM) 範本/虛擬機器擴展集來部署 Ubuntu DSVM 機器的使用者,應該設定:
供應項目 | SKU |
---|---|
ubuntu-2004 | 2004 for Gen1 或 2004-gen2 for Gen2 VM 大小 |
不要這樣撰寫:
供應項目 | SKU |
---|---|
ubuntu-1804 | 1804 for Gen1 或 1804-gen2 for Gen2 VM 大小 |
注意:自 2022 年 10 月更新起,對仍在 Ubuntu-18 DSVM 上的現有客戶沒有任何影響。 不過,已排程 2022 年 12 月的淘汰計畫。 建議您在方便時儘早切換至 Ubuntu-20 DSVM。
2022 年 9 月 19 日
版本 22.09.19
主要變更:
.Net Framework
至版本3.1.423
Azure Cli
至版本2.40.0
Intelijidea
至版本2022.2.2
- Microsoft Edge 瀏覽器至版本
107.0.1379.1
Nodejs
至版本v16.17.0
Pycharm
至版本2022.2.1
環境特定更新:
azureml_py38
:
azureml-core
至版本1.45.0
py38_default
:
Jupyter Lab
至版本3.4.7
azure-core
至版本1.25.1
keras
至版本2.10.0
tensorflow-gpu
至版本2.10.0
2022 年 9 月 12 日
版本 22.09.06
主要變更:
- 基本 OS 層級映像更新。
2022 年 8 月 16 日
版本 22.08.11
主要變更:
- Jupyterlab 已升級至版本
3.4.5
matplotlib
、azureml-mlflow
已新增至sdkv2
環境。- Jupyterhub 繁衍器已重新設定為根環境。
2022 年 7 月 28 日
版本 22.07.19
主要變更:
Azure Cli
更新至版本2.38.0
Nodejs
更新至版本v16.16.0
Scala
更新至版本2.12.15
Spark
更新至版本3.2.2
MMLSpark
Notebook 功能v0.10.0
- 4 個新增的 R 程式庫:janitor、skimr、palmerpenguins 和 doParallel
- 已新增 AzureML 環境
azureml_310_sdkv2
版本 22.07.18
主要變更:
- 一般 OS 層級更新。
2022 年 7 月 11 日
資料科學 VM – Ubuntu 18.04 和資料科學 VM – Ubuntu 20.04
版本 22.07.08
主要變更:
- 次要錯誤修正。
2022 年 6 月 28 日
資料科學虛擬機器 - Windows 2019 和資料科學 VM – Ubuntu 20.04
版本 22.06.10
版本 22.06.13
主要變更:
- 從 DSVM 映射移除
Rstudio
軟體工具。
2022 年 5 月 17 日
版本 22.05.11
主要變更:
- 已將
log4j(v2)
升級至版本2.17.2
2022 年 4 月 29 日
資料科學 VM – Ubuntu 18.04 和資料科學 VM – Ubuntu 20.04
版本 22.04.27
主要變更:
Plotly
和summarytools
R Studio 延伸模組執行階段匯入修正。Cudatoolkit
和CUDNN
分別升級至13.1
和2.8.1
。- 修正
Python 3.8
- AzureML 筆記本執行,並釘選matplotlib
至3.2.1
,以及cycler
至Azureml_py38
環境中的0.11.0
套件。
2022 年 4 月 26 日
版本:22.04.21
主要變更:
Plotly
R Studio 延伸模組修補檔。- 更新
Rscript
env 路徑以支援最新的 R Studio4.1.3
版。
2022 年 4 月 14 日
適用於資料科學 VM – Ubuntu 20.04 的新 DSVM 供應項目目前位於市集中。
版本:22.04.05
2022 年 4 月 4 日
版本:22.04.01
主要變更:
- 更新 R 環境 - 新增的程式庫:
Cluster
、Devtools Factoextra
、GlueHere
、Ottr
、Paletteer
、Patchwork
、Plotly
、Rmd2jupyter
、Scales
、Statip
、Summarytools
、Tidyverse
、Tidymodels
和Testthat
- 進一步的
Log4j
弱點風險降低 - 雖然未使用,但我們已將全部log4j
移至v2
版本,我們已移除舊的log4j jars1.0
,並移動log4j
版本 2.0 jar。 Azure CLI
至版本2.33.1
- 已修正使用公用 IP 位址的
jupyterhub
存取問題 - 重新設計 Conda 環境 - 我們會繼續對齊並調整 Conda 環境,以便我們建立:
azureml_py38
:以 Python 3.8 為基礎的環境,已預先安裝 AzureML 軟體開發套件,還包含 AutoML 環境azureml_py38_PT_TF
:其他azureml_py38
環境,預先安裝最新的TensorFlow
和PyTorch
py38_default
:以Python 3.8
為基礎的預設系統環境- 我們已移除
azureml_py36_tensorflow
、azureml_py36_pytorch
、py38_tensorflow
和py38_pytorch
環境。
2022 年 3 月 18 日
版本:22.03.09
主要變更:
- 已更新 R 環境 - 已新增程式庫:Cluster、Devtools Factoextra、GlueHere、Ottr、Paletteer、Patchwork、Plotly、Rmd2jupyter、Scales、Statip、Summarytools、Tidyverse、Tidymodels 和 Testthat
- 進一步
Log4j
弱點風險降低 - 雖然未使用,但我們已將全部log4j
移至 v2 版本,我們已移除舊的 log4j jars1.0,並移動log4j
版本 2.0 jar 。 - Azure CLI 已變更為版本 2.33.1
- 重新設計 Conda 環境 - 我們會繼續對齊並調整 Conda 環境,以便我們建立:
azureml_py38
:以 Python 3.8 為基礎的環境,已預先安裝 AzureML 軟體開發套件,還包含 AutoML 環境azureml_py38_PT_TF
:互補環境azureml_py38
,預先安裝最新的 TensorFlow 和 PyTorchpy38_default
:以 Python 3.8 為基礎的預設系統環境- 我們已移除
azureml_py36_tensorflow
、azureml_py36_pytorch
、py38_tensorflow
和py38_pytorch
環境。
2022 年 3 月 9 日
版本:21.12.03
發行者現在將支援 Windows 2019 DSVM:microsoft-dsvm,供應項目識別碼:dsvm-win-2019,方案識別碼/SKU 識別碼:winserver-2019
使用 Azure Resource Manager (ARM) 範本/虛擬機器擴展集來部署 Windows DSVM 機器的使用者應該使用 winserver-2019
來設定 SKU,而不是 server-2019
,因為我們會自 2022 年 3 月起繼續在新的 SKU 上寄送 Windows DSVM 映像的更新。
2021 年 12 月 3 日
適用於 Windows Server 2019 的新映像。
版本:21.12.03
主要變更:
- Pytorch 已更新為版本 1.10.0
- Tensorflow 已更新為版本 2.7.0
- Azure Machine Learning SDK 和 AutoML 環境的修正程式
- Windows 安全性更新
- 改善穩定性及修正輕微錯誤
2021 年 11 月 4 日
適用於 Ubuntu 18.04 的新映像。
版本:21.11.04
主要變更:
- .NET Framework 已變更為版本 3.1.414
- Azcopy 已變更為版本 10.13.0
- Azure CLI 已變更為版本 2.30.0
- CUDA 已變更為版本 11.5
- Docker 已變更為版本 20.10.10
- Intellijidea 已變更為版本 2021.2.3
- NVIDIA 驅動程式已變更為版本 470.103.01
- NVIDIA SMI 已變更為版本 470.103.01
- Nodejs 已變更為版本 v16.13.0
- Pycharm 已變更為版本 2021.2.3
- VS Code 已變更為版本 1.61.2
- Conda
- azureml_py36_automl
- azureml-core 已變更為版本 1.35.0
- py38_default
- Jupyter Lab/jupyterlab 已變更為版本 3.2.1
- Jupyter Notebook/筆記本已變更為版本 6.4.5
- Jupyter Server/jupyter_server 已變更為版本 1.11.2
- PyTorch Profiler TensorBoard Plugin/torch-tb-profiler 已變更為版本 0.3.1
- azure-core 已變更為版本 1.19.1
- Matplotlib 已變更為版本 3.4.3
- mkl 已變更為版本 2021.4.0
- onnx 已變更為版本 1.10.2
- opencv-python 已變更為版本 4.5.4.58
- Pandas 已變更為版本 1.3.4
- Pytorch 已變更為版本 1.10.0
- Scikit-learn 已變更為版本 1.0.1
- tensorflow-gpu 已變更為版本 2.6.2
- azureml_py36_automl
2021 年 10 月 7 日
適用於 Ubuntu 18.04 的新映像。
版本:21.10.07
主要變更:
- Pytorch 已變更為版本 1.9.1
- Docker 已變更為版本 20.10.9
- Intellijidea 已變更為版本 2021.2.2
- Nodejs 已變更為版本 v14.18.0
- Pycharm 已變更為版本 2021.2.2
- VS Code 已變更為版本 1.60.2
- 已修正 AutoML 環境 (azureml_py36_automl)
- 修正 Azure 儲存體總管穩定性
- 改善穩定性及修正輕微錯誤
2021 年 8 月 11 日
適用於 Windows Server 2019 的新映像。
版本:21.08.11
主要變更:
- Windows 安全性更新
- Nvidia CuDNN 更新至 8.1.0
- Jupyter Lab 更新至 3.0.16
- 已新增用於實驗追蹤的 MLFLow
- 改善穩定性及修正輕微錯誤
2021 年 7 月 12 日
適用於 Ubuntu 18.04 的新映像。
主要變更:
- 更新至 PyTorch 1.9.0
- Azure CLI 更新至 2.26.1
- Azure CLI Azure Machine Learning 擴充功能更新至 1.29.0
- VS Code 更新至版本 1.58.1
- 改善穩定性及修正輕微錯誤
2021 年 6 月 22 日
適用於 Windows Server 2019 的新映像。
版本:21.06.22
主要變更:
- 更新至 PyTorch 1.9.0
- 已修正無法使用 git 的錯誤
2021 年 6 月 1 日
適用於 Ubuntu 18.04 的新映像。
版本:21.06.01
主要變更:
- Docker 預設為啟用狀態
- JupyterHub 預設使用 JupyterLab
- 已更新 Python 版本以修正 CVE-2020-15523
- IntelliJ IDEA 已更新至版本 2021.1 以修正 CVE-2021-25758
- PyCharm Community 已更新至 2021.1
- TensorFlow 已更新至版本 2.5.0
已從桌面上移除數個圖示。
2021 年 5 月 22 日
適用於 Windows Server 2019 的新映像。
版本:21.05.22
所選的版本更新為:
- 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,包括 Azure ML 擴充功能
- PyCharm Community Edition 2021.1.1
- Jupyter Lab 2.2.6
- RStudio 1.4.1106
- Visual Studio Community 版本 2019 (版本 16.9.6)
- Azure CLI 2.23.0
- 儲存體總管 1.19.1
- AzCopy 10.10.0
- Power BI Desktop 2.93.641.0 64 位元 (2021 年 5 月)
- Azure Data Studio 1.28.0
- Microsoft Edge 瀏覽器
已移除 Firefox、Apache Drill 及 Microsoft Integration Runtime。
深色模式、已變更桌面的圖示、桌布背景變更。
2021 年 5 月 12 日
適用於 Ubuntu 18.04 的新映像。
所選的版本更新為:
- CUDA 11.3、cuDNN 8、NCCL2
- Python 3.8
- R 4.0.5
- Spark 3.1 (包括 mmlspark)、Blob 儲存體的連接器、Data Lake、Azure Cosmos DB
- JAVA 11 (OpenJDK)
- Jupyter Lab 3.0.14
- PyTorch 1.8.1,包括 torchaudio torchtext torchvision、torch-tb-profiler
- TensorFlow 2.4.1,包括 TensorBoard
- dask 2021.01.0
- VS.Code 1.56
- Azure Data Studio 1.22.1
- Azure CLI 2.23.0
- Azure 儲存體總管 1.19.1
- azcopy 10.10
- Microsoft Edge 瀏覽器 (Beta)
已新增 Docker。 為了節省資源,預設不會啟動 Docker 服務。 若要啟動 Docker 服務,請執行下列命令列命令:
sudo systemctl start docker
注意
如果您的電腦有 GPU ,您可以透過將 --gpus
參數新增至 Docker 命令以利用容器內的 GPU。
例如,執行
sudo docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/pytorch:18.04-py3
將會執行已預先安裝 PyTorch 的 Ubuntu 18.04 容器,並啟用所有 GPU。 此命令也會使本機資料夾 local_dir 可在容器中使用,位於 container_dir 目錄下。
2020 年 2 月 24 日
適用於 Ubuntu 18.04 和 Windows 2019 映像的資料科學虛擬機器映像現在已可供使用。
2019 年 10 月 8 日
Windows DSVM 上的軟體更新
- Azure 儲存體總管 1.10.1
- Power BI Desktop 2.73.55xx
- Firefox 69.0.2
- PyCharm 19.2.3
- RStudio 1.2.50xx
Windows 的預設瀏覽器已更新
先前,預設瀏覽器設定為 Internet Explorer。 現在使用者第一次登入時,系統會提示他們選擇預設瀏覽器。