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Accelerated Data Science 2.6.3がリリースされました

このバージョンでは次のが変更されました。

  • GenericModelクラスにprepare_save_deploy()メソッドが追加されました。これで、モデル・アーティファクトを準備し、1つのコマンド内にモデルをデプロイできます。
  • モデル・デプロイメントでのバイナリ・ペイロードのサポートが追加されました。
  • モデル・デプロイメントでバイナリ・ペイロードをサポートするために、AutoMLModelGenericModelLightgbmModelPyTorchModel SklearnModelTensorflowModelおよびXgboostModelクラスを更新しました。
  • ジョブ・ランタイムを制限するには、CondaRuntimeクラス、DataFlowNotebookRuntimeクラス、DataFlowRuntimeクラス、GitPythonRuntimeクラス、NotebookRuntimeクラスおよびScriptRuntimeクラスにwith_maximum_runtime_in_minutes()メソッドを追加します。
  • ads.dataflow.DataFlowクラスは非推奨になりました。かわりに、ads.jobs.DataFlowクラスを使用してください。
  • ads.jobs.DataFlowクラスは、公開されたconda環境をサポートします。

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。

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