Data Science

データ・サイエンスは、複数の可用性ドメインに各オブジェクトを冗長的に格納することで、モデル・ストアのバックアップおよび保持をサポートするようになりました...

データ・サイエンスのAIクイック・アクションでモデルの埋込みがサポートされるようになりました。AI Quick Actionsに既存のノートブックを使用している場合、...

データ・サイエンス・モデルのデプロイメントおよびモデル・カタログ・サービスは、大規模なモデル・デプロイメントをサポートするようになりました。

大規模なモデル・アーティファクトを格納できます...

データ・サイエンスによってキュレートされたモデルではなく、使用するモデルがある場合は、そのモデルを...

ノートブック・セッションへのディープリンクにより、OCI Data Scienceのお客様はファイル・パスでノートブック・セッションを開くことができます...

データ・サイエンスMLモニタリングでは、次のことができます。

• 組込みのデータ・リーダーを使用して、Object Storageからデータを読み取ります。
• 拡張...

AIクイック・アクションにより、基礎モデルの厳選されたリストを参照し、デプロイ、微調整、...

主な機能

• 機械学習のバースト可能なインスタンス: 仮想マシンに機械学習モデルをデプロイできます...

モデル・デプロイメントの自動スケーリングの主な利点は次のとおりです。

• 動的リソース調整: 自動スケーリングは自動的に増加または減少します...

次のconda環境が導入されています。

• Python 3.8上のCPU用AI異常検出演算子(バージョン1.0)
...

データ・サイエンス・ノートブックでJupyterLabバージョン3.6.6が使用されるようになりました。

• 新しいMLジョブAPIおよびコンソールを使用して、コンテナをより効率的に管理できるようになりました。
• アップロードおよび...

ADS 2.10.1で次の変更が行われました。

• 異常検出演算子のv1をリリースします。異常...

次のconda環境が導入されています。

• PySpark 3.2および機能ストア(バージョン3.0)
• PyTorch 2.1 GPU用...

ADS 2.10.0で次の変更が行われました。

• 完了率を使用する進捗バーを改善しました...

ADS 2.9.1で次の変更が行われました。

• LangChainアプリケーションをOCIモデル・デプロイメントとしてデプロイするためのサポートが追加されました。

ADS 2.9.0で次の変更が行われました。

• AI予測オペレータの紹介演算子の詳細は、次を参照してください...

ADS 2.8.11で次の変更が行われました。

• データ・サイエンス・ノートブックでファイル・システムをマウントするためのサポートが追加されました...

ノートブック・セッションおよびジョブで、ファイル・ストレージ・サービスのマウント・ポイントまたはオブジェクト・ストレージ・サービス・バケットを指定できるようになりました。この...

ノートブック・セッション・ライフサイクル・スクリプトを使用して、異なるノートブック・セッション・ライフサイクル状態でカスタム・スクリプトを実行できるようになりました...

これで、テナンシでプライベート・エンドポイントを構成できるようになりました。プライベート・エンドポイントを使用して、1つ以上のノートブックにアクセスします...

ADS 2.8.10で次の変更が行われました。

• LargeArtifactUploaderクラスを改善し、アップロードするOCIパスを理解しました...

ADS 2.8.9で次の変更が行われました。

• scikit-learn依存性を1.0以上にアップグレードしました。
• pandas ...のアップグレード

ADS 2.8.8で次の変更が行われました。

• データ・サイエンス・ジョブに追加するPyTorchDistributedランタイム・オプションを追加しました...

ADS 2.8.7で次の変更が行われました。

• opctlコマンドの誤ったヘルプ情報を削除しました。
• コミット前に追加...

ADS 2.8.6で次の変更が行われました。

• 次の場合にads opctl build-image job-localの問題を解決しました...

ADS 2.8.5で次の変更が行われました。

• APIのads.set_auth()にkey_content属性のサポートが追加されました...

ADS 2.8.4で次の変更が行われました。

• pandasデータフレームからのADSDataset作成のサポートが追加されました。
• 追加...

ADS 2.8.3で次の変更が行われました。

• カスタムコンテナのサポートを追加しました(独自のコンテナを持ち込む...

ADS 2.8.2で次の変更が行われました。

• Python 3.7のサポートを削除しました。

• 向上...

• ランチャは、アイコン・キャッシング・メカニズムおよびスタート・ガイド・ノートブックで個別のボタンとして更新されました...

ADS 2.8.1で次の変更が行われました。

• --auth ...の場合、ads opctl runのバグを修正しました

ADS 2.8.0で次の変更が行われました。

• 機械学習パイプライン機能のサポートが追加されました。

  ...

機械学習パイプラインは、最新のデータ・サイエンス・ワークフローの重要なコンポーネントです。構築のプロセスを自動化し、

ADS 2.7.3で次の変更が行われました。

• モデル・バージョン・セット機能のサポートが追加されました。

  ...

モデル・バージョニングを使用すると、トレーニングした様々なモデルのレコード、および様々な改善の試行を保持できます。

ノートブック・セッションを最大に拡張するオプションが1つのみになるように、プロセスを簡素化しました...

米国中西部(シカゴ)リージョンでデータ・サイエンスが使用可能になりました。

データ・サイエンスおよび機能の詳細...

ADS 2.7.0で次の変更が行われました。

• GenericModel.prepareのバグを修正しました。.model-ignoreファイル...

データ・フローに接続し、データ・サイエンス・ノートブック・セッションからApache Sparkアプリケーションを実行できます。このセッション...

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

• ads.dataset.helper ...のバグを修正しました

Accelerated Data Scienceは、2~6 GBのアーティファクトを持つモデルである大規模モデルのサポートを追加しました。オブジェクト...

• データ・サイエンス・ノートブック・セッションでは、新しい柔軟なコンピュート・シェイプがサポートされるようになりました。
• データ・サイエンス・ジョブで柔軟なコンピュート・シェイプがサポートされるようになりました...

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。すぐに...

よく使用されるカスタム環境変数とGitリポジトリを使用してノートブック・セッションを設定できるようになりました...

メキシコ中央部(ケレタロ)リージョンでデータ・サイエンスが使用可能になりました。

データ・サイエンスおよび機能の詳細...

モデル・デプロイメントに柔軟なコンピュート・シェイプを使用できるようになりました。

APIについては、CreateModelDeploymentおよびModelDeploymentInstanceShapeConfigDetailsを参照してください。詳細は...

ノートブック例

• JupyterLabsの新しいノートブック・エクスプローラ拡張機能のリリース。この拡張機能は検索...

このバージョンでは次のが変更されました。

• GenericModelクラスにfrom_model_deployment()メソッドが追加されました。今、あなたは...

「環境エクスプローラ」タブのリスト・ビューが更新されました。

• 簡単に操作できる「アクション」メニュー...

ジョブおよびジョブ実行の作成時に使用する独自のコンテナを作成して使用できるようになりました。

このバージョンでは次のが変更されました。

• 接続する構成パラメータの格納および保存にBDSSecretKeeperが追加されました...

次のconda環境が導入されています。

• PySpark 3.0およびデータ・フロー(バージョン4.0)
• PySparkおよびデータ・フロー...

• 迅速かつ簡単なモデル・デプロイメントのために、次のフレームワーク固有のクラスが追加されました。
  • AutoMLModel
  • SKlearnModel
  • XGBoostModel
  • LightGBMModel ...

• Sklearnモデルのタクソノミ・メタデータの自動抽出のバグを修正しました。
• 使用中のジョブNotebookRuntimeのバグを修正しました...

データ・サイエンス・サービスで、ノートブックのパブリック・インターネット・アクセスを使用してネットワーキング・リソースを構成するように選択できるようになりました...

金融サービスconda環境は、ポートフォリオ最適化、株式分析、テクニカル分析およびその他の金融計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計量計...

PySpark 3.0およびPython 3.7上のデータ・フローCPU(バージョン3.0) conda環境を使用すると、パワーを適用できます...

新しい高速起動オプションを使用して、次の場合に、シェイプの事前定義済プールからコンピュート・シェイプを自動的に選択できます。

• DataFlow Job作成のバグを修正しました。
• HTML is not defined例外の原因となるADSDataset get_recommendationsのバグを修正しました。...

次のconda環境が導入されています。

• Python 3.7 conda上のCPUおよびGPU用一般機械学習...

メトリック、アラームおよび通知を使用して、データ・サイエンス・ジョブ実行のヘルス、容量およびパフォーマンスをモニターできるようになりました。...

• ADSDataset .to_hdf()のstorage_optionsパラメータのサポートが追加されました。
• overwrite_scriptまたは...を指定するエラー・メッセージが修正されました

JupyterLab環境に対して次の機能改善が行われました。

• 環境エクスプローラ・タブ・リスト・ビューが更新されました...

JuypterLab Git拡張がノートブック・セッションで使用できるようになりました。この変更には、最新のノートブック仮想マシン(NBVM)が付属しています...

次のconda環境が導入されています。

• CPU v3 conda環境のデータ探索と操作にはライブラリが含まれています...

Python 3.7上のCPUとGPUのためのコンピュータビジョン(バージョン1.0) conda環境には、最も強力ないくつかが含まれています...

メトリック、アラームおよび通知を使用して、データ・サイエンス・モデル・デプロイメントのヘルス、容量およびパフォーマンスをモニターできるようになりました。...

モデル・アーティファクトprepare()、reload()およびprepare_generic_model()のバグを修正し、不一致が原因で``ONNXRuntimeError``が発生しました...

データ・ラベリング

• 統合エクスポート・ファイルからエクスポートされたデータセットを読み取るためのサポートが追加されました。

幼児語

...

これらの機能は、ADS v2.5.3で追加されました。

幼児語

• fastavro、pandavro,およびopenpyxlを...に移動しました

ノートブック・セッション時間を最大23時間延長して、ログアウト後にログアウトされないようにできるようになりました...

CPUヘルスケアに特化したcda環境向けのNeurophysiology 1.0は、神経生理学的データを分析、可視化および探索するためのクラス最高のツールを提供します。...

Accelerated Data Science v2.5.2は、改善されたモデルイントロスペクション機能、およびVaultで資格証明を管理する機能を含むリリースされました...

TensorFlow conda環境は、最新の機械学習モデルを作成するためのツールとライブラリのエコシステムです。次を使用できます...

JupyterLabノートブック・セッションの新しいランチャ・タブを紹介しています。「ランチャ」タブを開くと、次のように表示されます。

Intel Extension for Scikit-learn conda環境で、scikit-learnアルゴリズムを高速化します。Intel oneAPI Data Analyticsを使用しています。

Pandasのオブジェクト・ストレージにアクセスできるようになりました。データ・サイエンス・サービスによって、次のベースとなるocifsライブラリが作成されました...

環境エクスプローラは、新しいリスト・ビューを追加して拡張されました。これはカードの代替ビューです...

データ・サイエンス・ジョブ機能はADS v2.4.0で導入され、次のものが含まれています。

• データ・サイエンス・ジョブ...

ジョブ機能を使用すると、完全管理型のインフラストラクチャで繰返し可能な機械学習タスクを定義して実行できます。ジョブ...

新しいPyTorch 1.9コンダスは、コンピュータ・ビジョンと自然言語処理におけるアプリケーションに使用します。これらのconda環境は...

ADS v2.3.1

モデル・カタログ

モデル・カタログのこの新しいリリースが使用可能になりました。機能強化の内容は次のとおりです。

ブラジル南東部(ヴィニェード)リージョンでデータ・サイエンスが使用できるようになりました。

データ・サイエンスおよび機能の詳細...

モデル・カタログのこの新しいリリースが使用可能になりました。機能強化の内容は次のとおりです。

• 新しいモデル・分類メタデータ...

新しいノートブックを作成する場合は、最新バージョンのJupyter Labが使用されます。古いバージョンを選択することはできません...

PyPGX V21.3.1では、グラフ機械学習、最適化された分析アルゴリズムおよびグラフ問合せ言語を使用して、隠れたインサイトを抽出します。PyPGX ...

データ・サイエンス・サービスは、データ・フロー・サービスとシームレスに統合できます。Sparkアプリケーションは、PySparkで開発できます...

PySpark V3.0 condaを使用して、データ・フロー・ジョブを作成するか、PySparkをローカルで実行します。PySparkのバージョンは次から更新されます...

VM.Standard.E3。フレックス・コンピュート・シェイプは、特定のリージョンのデータ・サイエンス・サービスで一般に使用できるようになりました。詳細は次を参照してください...

US Governmentリージョンでデータ・サイエンスが使用できるようになりました。

• 米国Gov西部(フェニックス)

• 米国...

データ・サイエンス・サービスは、様々なワークフローに特化したconda環境を提供します。このリリースでは、6つの新しい...

Conda環境は、データ・サイエンス・ノートブック内で柔軟性と再現性を提供します。環境エクスプローラは、次のことを可能にするGUIツールです。

データ・サイエンスは、データ・サイエンティストと機械学習エンジニアがデプロイできるモデル・デプロイメントと呼ばれる新しいリソースをリリースしました...

チリ(サンティアゴ)リージョンでデータ・サイエンスが使用可能になります。詳細は、データ・サイエンスおよびデータ・サイエンスAPI ...を参照してください

英国西部(ニューポート)リージョンでデータ・サイエンスが使用可能になりました詳細は、データ・サイエンスおよびデータ・サイエンス...を参照してください

Conda環境

• ノートブック・セッションでの新しいconda環境機能のリリース。新しいEnvironment Explorerの拡張機能は...

データ・サイエンス・ノートブック・セッションのヘルス、容量およびパフォーマンスを、メトリック、アラームおよび通知を使用して監視できるようになりました...

GPU VMs (P100およびV100)は、特定のリージョンのOracle Cloud Infrastructure Data Scienceサービス内で一般提供されるようになりました。

インド南(ハイデラバード)、大韓民国北(春川)および米国西(サンノゼ)リージョンでデータ・サイエンスが使用可能になりました...

ノートブック・セッションでのリソース・プリンシパルのサポート

Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceを使用すると、ノートブックを使用して認証できます...

ノートブック・セッション環境

ノートブック・セッション環境には、次の改善が含まれています。

• 両方のノートブックの新しいランチャボタン...

ノートブック・セッション環境には、次の変更が含まれています:

• home フォルダは、ブロック・ボリュームによってバックアップされるようになりました。ユーザー...

オーストラリア南東部(メルボルン)、カナダ南東部(モントリオール)、日本中央部(大阪)、オランダ北西部(アムステルダム)、サウジアラビアでデータ・サイエンスが使用可能になりました。

JupyterLabノートブック・セッション・インタフェースが拡張され、JupyterLab環境で次のものがサポートされるようになりました。

• 変数インスペクタの拡張...

データ・サイエンス・サービスは、データ・サイエンス・チームが機械学習および人工知能モデルを構築、トレーニングおよび管理できるようにします...