Accelerated Data Science 2.6.8および2.6.9がリリースされました

ADS 2.6.8およびADS 2.6.7では、次の変更が行われました。

2.6

• Python 3.8およびPython 3.9をサポートするためのads.dataset.helperのバグを修正しました。

2.6

• PyTorchModelのバグを修正しました。score.pyは、torch.Tensorが入力データとして使用されたときに失敗しました。
• ads opctl conda publishコマンドのバグを修正しました。
• データ・フロー・ジョブのフレキシブル・シェイプのサポートが追加されました。
• モデル・カタログ(GenericModel.from_model_catalog())およびモデル・デプロイメント(GenericModel.from_model_deployment())からモデルをロードする場合、モデル・ファイル名が不要になりました。
• cx_Oracleインタフェースを使用してoracledbドライバに切り替え、Oracle Databasesに接続しました。
• PyTorchModel.predict()およびTensorFlowModel.predict()メソッドのイメージ属性のサポートが追加されました。これで、イメージをモデルのデプロイメント予測に直接渡すことができます。

次のAPIは非推奨です:

• OracleAutoMLProvider

詳細は、データ・サイエンス、ADS SDKおよびocifs SDKを参照してください。データ・サイエンス・ブログをご覧ください。