Data Science
114 Notas técnicas sobre la versión
Referencia de modelo de acciones rápidas de IA de Data Science
- Soporte nativo para modelo por referencia
- Data Science le proporciona la opción de registrar artefactos de modelo...
Acciones rápidas de IA de Data Science v 1.0.6b
- Llama 3.1 como ...
Data Science ahora soporta Data Flow en pipelines de aprendizaje automático
La función de soporte de Data Flow en pipelines de aprendizaje automático permite a los usuarios integrar aplicaciones de Data Flow como pasos dentro de un pipeline.
Data Science ahora soporta la programación
Data Science ahora incluye un programador. Se puede utilizar para disparar periódicamente otros recursos de Data Science, por ejemplo, ...
Acciones rápidas de IA de Data Science v 1.0.6a
Las acciones rápidas de IA de Data Science v 1.0.6a ahora incluyen:
- Soporte de punto final de inferencia múltiple ampliado
- El usuario ...
Data Science ahora admite el marco de inferencia de incrustaciones de texto (TEI)
Data Science ahora soporta la copia de seguridad y retención del almacén de modelos
Data Science AI Quick Actions ahora soporta la copia de seguridad y retención del almacén de modelos almacenando redundantemente cada objeto en varios...
Las acciones rápidas de IA ahora admiten la incorporación de modelos en Data Science
Las acciones rápidas de IA en Data Science ahora admiten la incorporación de modelos. Si utiliza un bloc de notas existente para acciones rápidas de IA, ...
AI Quick Actions v 1.0.4 ahora está disponible en Data Science
- puntuación de perplejidad
- texto ...
Las acciones rápidas de IA versión 1.0.3 ya están disponibles en Data Science
- Unidades de computación Arm
- El contenedor llama.cpp
- Importando ...
Data Science ahora es compatible con modelos grandes
Los servicios Data Science Model Deployment y Model Catalog ahora soportan grandes despliegues de modelos.
Se pueden almacenar artefactos de modelo grandes...
Utilizar modelos propios con acciones rápidas basadas en IA de Data Science
Si tiene modelos que desea utilizar en lugar de los seleccionados por Data Science, puede introducirlos en ...
Data Science ahora soporta el enlace profundo en Data Science Notebook.
La desconexión en una sesión de bloc de notas permite a los clientes de OCI Data Science abrir una sesión de bloc de notas en una ruta de archivo...
Data Science ahora ofrece supervisión de aprendizaje automático
Data Science ML Monitoring le permite:
- Lea datos de Object Storage con los lectores de datos incorporados.
- Ampliar ...
Ahora, Data Science ofrece acciones rápidas basadas en IA
Las acciones rápidas de IA te facilitan navegar por una lista seleccionada de modelos básicos e implementar, ajustar y...
Ya están disponibles las instancias ampliables para despliegues de modelo en Data Science
Funciones Clave
- Instancias ampliables para aprendizaje automático: permite el despliegue de modelos de aprendizaje automático en máquinas virtuales con ...
Ya está disponible la escala automática para despliegues de modelo en Data Science
Algunas de las ventajas clave de la ampliación automática para el despliegue del modelo son:
-
Ajuste dinámico de recursos: la escala automática aumenta o disminuye automáticamente...
Se han presentado nuevos entornos Conda de Data Science
Se introducen los siguientes entornos conda:
Data Science: la versión de Notebook JupyterLab actual es la 3.6.6
Los blocs de notas de Data Science ahora utilizan JupyterLab versión 3.6.6.
Data Science: traiga sus propios contenedores con funcionalidad mejorada
- Ahora puede gestionar sus contenedores de manera más eficiente con nuestras nuevas API y consola de trabajos de aprendizaje automático.
- Cargar y...
Se ha publicado Accelerated Data Science 2.10.1
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.10.1:
-
Liberación de v1 del operador de detección de anomalías La anomalía...
Se han presentado nuevos entornos Conda de Data Science
Se introducen los siguientes entornos conda:
Se ha publicado Accelerated Data Science 2.10.0
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.10.0:
- Mejoró la barra de progreso para usar el porcentaje completado de ...
Se publica Accelerated Data Science 2.9.1
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.9.1:
- Se ha agregado soporte para desplegar la aplicación LangChain como despliegue de modelo de OCI. ...
Se ha publicado Accelerated Data Science 2.9.0
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.9.0:
- Introducción al operador de previsión de AI. Más información sobre los operadores en ...
Se ha publicado Accelerated Data Science 2.8.11
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.11:
- Se ha agregado soporte para montar sistemas de archivos en el bloc de notas de Data Science...
Se introducen montajes de almacenamiento
Ahora puede especificar puntos de montaje del servicio de almacenamiento de archivos o cubos del servicio de almacenamiento de objetos en sesiones y trabajos de bloc de notas. Este ...
Scripts de ciclo de vida de sesión de notebook
Ahora puede utilizar los scripts del ciclo de vida de la sesión de bloc de notas para ejecutar un script personalizado en diferentes estados del ciclo de vida de la sesión de bloc de notas...
Punto final privado para acceder a las sesiones de notebook
Ahora puede configurar un punto final privado en su arrendamiento. Utilizar un punto final privado para acceder a uno o más blocs de notas...
Se ha publicado Accelerated Data Science 2.8.10
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.10:
- Se ha mejorado la clase
LargeArtifactUploaderpara comprender las rutas de OCI que se van a cargar...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.9
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.9:
- Actualizó la dependencia
scikit-learna >=1.0. - Actualizado
pandas ...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.8
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.8:
- Se ha agregado la opción de tiempo de ejecución
PyTorchDistributedpara que los trabajos de Data Science agreguen...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.7
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.7:
- Se eliminó la información de ayuda incorrecta de los comandos
opctl. - Agregar preconfirmación...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.6
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.6:
- Se ha resuelto un problema en
ads opctl build-image job-localcuando...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.5
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.5:
- Se ha agregado soporte para el atributo
key_contentenads.set_auth()para la API...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.4
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.4:
- Se ha agregado soporte para crear
ADSDataseta partir del marco de datos de pandas. - Agregados ...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.3
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.3:
-
Añadido soporte para contenedores personalizados (Traiga su propio contenedor...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.2
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.2:
-
Se eliminó el soporte para Python 3.7.
-
Mejorado ...
Mejoras de interfaz de JupyterLab de sesión de Notebook de Data Science
- El programa de ejecución se ha actualizado con un mecanismo de almacenamiento en caché de iconos y un bloc de notas de introducción como un botón independiente...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.1.
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.1:
-
Se ha corregido un error en
ads opctl runcuando--auth ...
Se publica Accelerated Data Science 2.8.0
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.0:
-
Se ha agregado soporte para la función pipelines de aprendizaje automático.
...
Se presentan los pipelines y las ejecuciones de pipeline.
Los pipelines de aprendizaje automático son un componente crucial del flujo de trabajo moderno de ciencia de datos. Ayudan a automatizar el proceso de construcción, ...
Se publica Accelerated Data Science 2.7.3
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.7.3:
-
Se agregó compatibilidad con la función conjunto de versiones de modelo.
...
Presentación del control de versiones de modelos en los catálogo de modelos
El control de versiones de modelos le permite mantener registros de los diferentes modelos que ha entrenado y sus diversos intentos de mejorar.
Cambio de timeout de la sesión de bloc de notas de Data Science
Hemos simplificado el proceso para que solo haya una opción para ampliar al máximo una sesión de bloc de notas.
Data Science está disponible en el Medio Oeste de EE. UU. (Chicago)
Data Science ya está disponible en la región del Medio Oeste de EE. UU. (Chicago).
Para obtener más información sobre la ciencia de datos y las funciones...
Se publica Accelerated Data Science 2.7.0
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.7.0:
-
Solucionó un problema en
GenericModel.prepare. El archivo.model-ignore...
Data Science ahora se conecta a Data Flow
Puede conectarse a Data Flow y ejecutar una aplicación Apache Spark desde una sesión de Notebook de Data Science. Estas sesiones...
Se han publicado Accelerated Data Science 2.6.8 y 2.6.9
Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.6.8 y ADS 2.6.7.
2,6
- Solucionó un problema en
ads.dataset.helper ...
Se publica Accelerated Data Science 2.6.4
Accelerated Data Science ha agregado soporte para modelos grandes que son modelos con artefactos entre 2 y 6 GB. Objeto ...
Presentación de unidades de recursos informáticos flexibles para sesiones y trabajos de Notebook
- Las sesiones de bloc de notas de Data Science ahora soportan nuevas unidades de computación flexibles.
- Los trabajos de Data Science ahora soportan unidades de computación flexibles.
Se publica Accelerated Data Science 2.6.3
En esta versión, se realizaron los siguientes cambios.
- Se ha agregado el método
prepare_save_deploy()a la claseGenericModel. Ahora puede...
Introducción a la configuración de tiempo de ejecución para las sesiones de libro de notas
Ahora puede configurar las sesiones de Notebook con las variables de entorno personalizadas que se utilizan a menudo y los repositorios de Git para que se ...
Data Science está disponible en Centro de México (Querétaro)
Data Science ya está disponible en la región Centro de México (Querétaro).
Para obtener más información sobre la ciencia de datos y las funciones...
Presentación de unidades de computación flexibles para el despliegue de modelos
Ahora puede utilizar unidades de computación flexibles para despliegues de modelos.
Para conocer las API, consulte CreateModelDeployment y ModelDeploymentInstanceShapeConfigDetails. Para más información...
Inicio del explorador de bloc de notas
Blocs de notas de ejemplo
- Lanzamiento de la nueva extensión de Notebook Explorer para JupyterLabs. Esta extensión te permite buscar...
Se publica Accelerated Data Science 2.6.2
En esta versión, se realizaron los siguientes cambios.
-
Se ha agregado el método
from_model_deployment()a la claseGenericModel. Ahora, usted...
Mejoras en la interfaz de usuario de ADS JupyterLab
La vista de lista del separador Environment Explorer se ha actualizado con:
- El menú Acciones que te permite...
Presentamos la opción Traiga su propio contenedor
Ahora puede crear y utilizar su propio contenedor para su uso al crear un trabajo y ejecutar trabajos.
...Accelerated Data Science v2.5.10
En esta versión, se realizaron los siguientes cambios.
- Se ha agregado
BDSSecretKeeperpara almacenar y guardar los parámetros de configuración para conectarse...
Se introducen nuevos entornos conda
Se introducen los siguientes entornos conda:
Accelerated Data Science v2.5.9
- Se han agregado las siguientes clases específicas de la estructura para un despliegue de modelos rápido y sencillo:
- AutoMLModel
- SKlearnModel
- XGBoostModel
- LightGBMModel ...
Accelerated Data Science v2.5.8
- Se ha corregido un error en la extracción automática de metadatos de taxonomía para los modelos
Sklearn. - Se ha corregido un error en los trabajos
NotebookRuntimeal utilizar...
Recursos de red gestionados por el servicio
Ahora puede optar por permitir que el servicio Data Science configure sus recursos de red con acceso a Internet público en el bloc de notas...
Se ha presentado el entorno conda de servicios financieros para GPU
El entorno conda Servicios financieros es un ecosistema que se ocupa de la optimización de carteras, el análisis de stock, el análisis técnico y otros aspectos econométicos financieros.
Se ha presentado PySpark 3.0 y el entorno Conda de Data Flow
Con el entorno conda PySpark 3.0 y Data Flow CPU en Python 3.7 (versión 3.0), puede aplicar la potencia...
Introducción al inicio rápido de trabajos
Puede utilizar la nueva opción de inicio rápido para seleccionar automáticamente una unidad de computación de un pool predefinido de unidades cuando...
Se ha publicado Accelerated Data Science v2.5.7
- Solucionado el error en la creación de DataFlow
Job. - Se ha corregido un error en
ADSDataset get_recommendationsque provocaba una excepciónHTML is not defined. ...
Adiciones y eliminaciones en el entorno de Conda
Se introducen los siguientes entornos conda:
- El aprendizaje automático general para CPU y GPU en Python 3.7 conda ...
Data Science ahora incluye la supervisión de ejecución de trabajos
Ahora puede supervisar el estado, la capacidad y el rendimiento de las ejecuciones de trabajos de Data Science mediante métricas, alarmas y notificaciones.
Se ha publicado Accelerated Data Science v2.5.6
- Se ha agregado soporte para el parámetro
storage_optionsenADSDataset.to_hdf(). - Se ha corregido un mensaje de error para especificar
overwrite_scripto ...
Mejoras de JupyterLab y nuevos iconos
Estas mejoras se han realizado en el entorno JupyterLab:
- La vista de lista del separador Environment Explorer se ha actualizado para...
La extensión Git JuypterLab ahora está incluida en las sesiones de bloc de notas
La extensión Git JuypterLab ahora está disponible en las sesiones de bloc de notas. Este cambio se produjo con la última máquina virtual de bloc de notas (NBVM) ...
entornos conda de exploración de datos, NVIDIA RAPIDS y Parallel Graph AnalytiX
Se introducen los siguientes entornos conda:
- El entorno conda Exploración y manipulación de datos para CPU v3 contiene bibliotecas...
Se han presentado los entornos Conda de visión informática y TensorFlow
El entorno conda Computer Vision para CPU y GPU en Python 3.7 (versión 1.0) incluye algunos de los entornos conda más potentes.
Data Science ahora incluye supervisión del despliegue de modelos
Ahora puede supervisar el estado, la capacidad y el rendimiento de los despliegues de modelos de Data Science mediante métricas, alarmas y notificaciones.
Accelerated Data Science v2.5.5
Se ha corregido un error en el artefacto de modelo prepare(), reload() y prepare_generic_model() que provocaba un ``ONNXRuntimeError`` causado por la falta de coincidencia ...
Se ha publicado Accelerated Data Science v2.5.4
Etiquetado de Datos
- Se ha agregado soporte para leer el juego de datos exportado del archivo de exportación consolidado.
ADS
-
...
Accelerated Data Science v2.5.3
Estas funciones se agregaron en ADS v2.5.3:
ADS
-
Se han movido
fastavro,pandavro,yopenpyxla un ...
Introducción a la gestión de timeout de sesión de bloc de notas
Ahora puede ampliar el tiempo de sesión de bloc de notas hasta en 23 horas para evitar desconectarse después de un...
Neurofisiología, entornos conda TensorFlow y PyTorch
El entorno conda centrado en la asistencia sanitaria de Neurophysiology 1.0 para CPU proporciona las mejores herramientas de su clase para analizar, visualizar y explorar datos neurofisiológicos.
Mejoras que incluyen ADS v2.5.2 y tutoriales
Se ha publicado Accelerated Data Science v2.5.2, que incluye una funcionalidad de introspección de modelo mejorada y la capacidad de gestionar credenciales con Vault ...
Se introduce el entorno conda TensorFlow 2.6 versiones 1 y 2.
El entorno conda TensorFlow es un ecosistema de herramientas y bibliotecas para crear modelos de aprendizaje automático de última generación. Puede utilizar...
Data Science tiene un nuevo lanzador JupyterLab
Presentamos un nuevo separador Launcher en las sesiones de bloc de notas de JupyterLab. Al abrir la pestaña Launcher, verás que...
Se introduce la extensión de Intel para el entorno conda Scikit-learn 2021.3.0.
Acelera tus algoritmos de scikit-learn con la extensión de Intel para el entorno conda de Scikit-learn. Utiliza Intel oneAPI Data Analytics...
Acceso a Object Storage mediante Pandas
Ya puede acceder al almacenamiento de objetos en Pandas. El servicio Data Science ha creado la biblioteca ocifs basada en...
Data Science ha actualizado las extensiones del explorador de entornos y del Spinner.
Environment Explorer se ha ampliado agregando una nueva vista de lista. Esta es una visión alternativa a la tarjeta ...
Función Trabajos y ejecuciones de trabajos de Accelerated Data Science (ADS)
La función de trabajos de Data Science se introduce en ADS v2.4.0 e incluye lo siguiente:
-
Jobs de Data Science...
Los trabajos y las ejecuciones de trabajos se introducen en Data Science
La función de trabajos permite definir y ejecutar una tarea de aprendizaje automático repetible en una infraestructura totalmente gestionada. Trabajos ...
Se ha presentado el entorno PyTorch 1.9 conda.
Utilizar los nuevos PyTorch 1.9 condas para aplicaciones en visión artificial y procesamiento de lenguaje natural. Estos entornos conda son para ...
Funciones del catálogo de tipos y modelos de Accelerated Data Science (ADS)
ADS v2.3.1
Catálogo de modelos
Esta nueva versión del catálogo de modelos ya está disponible. Incluye las siguientes mejoras: ...
Data Science ya está disponible en la región Sureste de Brasil (Vinhedo)
Data Science ya está disponible en la región Sureste de Brasil (Vinhedo).
Para obtener más información sobre la ciencia de datos y las funciones...
Nueva versión del catálogo de modelos en Data Science
Esta nueva versión del catálogo de modelos ya está disponible. Incluye estas mejoras:
- Nuevos metadatos de taxonomía de modelo...
La versión de Jupyter Lab en sesiones de portátil se ha actualizado a la versión 2.2.6.
La última versión de Jupyter Lab se utiliza al crear un nuevo bloc de notas. No puede elegir la versión anterior...
Se ha presentado el entorno Parallel Graph AnalytiX (PyPGX) conda.
Utilice PyPGX V21.3.1 para extraer información oculta mediante el aprendizaje automático de grafos, algoritmos de análisis optimizados y un lenguaje de consulta de grafos. PyPGX ...
Los entornos PySpark 2.4 y 3.0 Conda ahora soportan la entidad de recurso
El servicio Data Science proporciona una integración perfecta con el servicio Data Flow. Puede desarrollar las aplicaciones de Spark en PySpark...
Se presenta el entorno conda PySpark V3.0.
Utilice el conda PySpark V3.0 para crear trabajos de Data Flow o ejecute PySpark localmente. La versión PySpark se actualiza de ...
Data Science ahora soporta VM.Standard.E3. Unidad de computación flexible
VM.Standard.E3. La unidad de computación flexible ahora está disponible de forma general en el servicio Data Science en determinadas regiones. Para obtener más información, consulte ...
Data Science está disponible en las regiones de Estados Unidos de Government
Data Science ahora está disponible en las regiones de la administración de EE. UU.:
-
Gobierno de EE. UU. zona oeste (Phoenix)
-
EE. UU. ...
Data Science ha actualizado los entornos Conda más un nuevo entorno de NLP
El servicio Data Science proporciona entornos conda especializados para diferentes flujos de trabajo. En este lanzamiento, hay seis nuevas ...
Data Science ha actualizado el explorador de entornos
Los entornos conda proporcionan flexibilidad y reproducibilidad en el bloc de notas de Data Science. Environment Explorer es una herramienta de GUI que le permite ...
Data Science ha agregado una nueva función de despliegue de modelos
Data Science ha lanzado un nuevo recurso llamado Despliegues de modelos que permite a los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático desplegar ...
Data Science ya está disponible en la región Chile (Santiago).
Data Science ya está disponible en la región Chile (Santiago). Para obtener más información, consulte Data Science y Data Science API...
Data Science ya está disponible en la región Oeste de Reino Unido (Newport)
Data Science ya está disponible en la región Oeste de Reino Unido (Newport). Para obtener más información, consulte Data Science y Data Science ...
Data Science ahora incluye entornos Conda en sesiones del bloc de notas.
Entornos de Conda
- Versión de la nueva función de entornos conda en sesiones de bloc de notas. Una nueva extensión de Environment Explorer es...
Data Science ahora incluye supervisión de sesión de bloc de notas
Ahora puede supervisar el estado, la capacidad y el rendimiento de las sesiones de bloc de notas de Data Science mediante métricas, alarmas y notificaciones, ...
Data Science ahora soporta unidades de computación GPU
Las máquinas virtuales de GPU (P100 y V100) ahora están disponibles de forma general en el servicio Oracle Cloud Infrastructure Data Science en determinadas regiones.
Data Science ya está disponible en las regiones Sur de India (Hyderabad), Norte de Corea del Sur (Chuncheon) y Oeste de Estados Unidos (San Jose)
Data Science ya está disponible en las regiones Sur de India (Hyderabad), Norte de Corea del Sur (Chuncheon) y Oeste de Estados Unidos (San José). Para ...
Ya están disponibles los principales de recursos de Data Science y otras mejoras en el entorno de sesión de Notebook
Soporte para principales de recursos en sesiones de bloc de notas
Oracle Cloud Infrastructure Data Science permite autenticarse mediante el Notebook...
Mejoras en el entorno de sesión de Notebook y actualizaciones de biblioteca
Entorno de sesión de Notebook
El entorno de sesión de Notebook incluye estas mejoras:
- Nuevos botones Launcher para el bloc de notas...
Mejoras del entorno de sesión de Notebook
El entorno de sesión de bloc de notas incluye los siguientes cambios:
- La carpeta
homeahora está respaldada por el volumen en bloque. El usuario ...
Data Science ya está disponible en nuevas regiones
Data Science ya está disponible en el sudeste de Australia (Melbourne), el sudeste de Canadá (Montreal), el centro de Japón (Osaka), el noroeste de los Países Bajos (Ámsterdam) y Arabia Saudita.
Se han mejorado el entorno de ciencia de datos JupyterLab y el SDK de ciencia de datos acelerados
La interfaz de sesión de bloc de notas JupyterLab se ha mejorado para que el entorno JupyterLab ahora soporte:
- Extensión del Inspector Variable. ...
Data Science está ahora disponible
El servicio Data Science permite a los equipos de ciencia de datos crear, entrenar y gestionar modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en ...