Snowpark ML-Versionshinweise

Dieser Artikel enthält die Versionshinweise für Snowpark ML, einschließlich der folgenden, sofern zutreffend:

  • Verhaltensänderungen

  • Neue Features

  • Fehlerkorrekturen für Kunden

Bemerkung

Diese Hinweise enthalten keine Änderungen an Features, die noch nicht veröffentlicht wurden.

Geplante Verhaltensänderungen

In Modellregistrierung von Snowpark ML Version 1.3.0 wird die Standardeinstellung für die Option relax_version (im options-Argument von log_model) zu True. Dies ermöglicht eine zuverlässigere Bereitstellung für Normalfälle, indem die Abhängigkeitsversionen gelockert werden. Um auf diese Verhaltensänderung aufmerksam zu machen, wird bei Verwendung der Standardeinstellung eine Warnmeldung angezeigt.

Version 1.2.3 (2024-02-26)

Neue Features und Aktualisierungen

Aktualisierungen bei Modellentwicklung:

  • Alle Modellierungsklassen enthalten nun eine score_samples-Methode zur Berechnung des Log-Likelihood-Werts der gegebenen Stichproben.

Aktualisierungen bei Modellregistrierung:

  • Dezimaltyp-Features werden automatisch (mit einer Warnung) in DOUBLE oder FLOAT umgewandelt, anstatt einen Fehler zu produzieren.

  • Fehlermeldung für die derzeit nicht unterstützte Option pip-requirements verbessert.

  • Versionen eines Modells können gelöscht werden.

Fehlerkorrekturen

Probleme bei Modellentwicklung behoben:

  • precision_recall_fscore_support gab falsche Ergebnisse mit average="samples" zurück.

Korrekturen bei Modellregistrierung:

  • Beschreibungen, Modelle und Tags wurden in neu erstellten Registrys aufgrund einer kürzlichen Verhaltensänderung von Snowflake nicht korrekt unter der Modellregistrierungs-API für die private Vorschau abgerufen.

Version 1.2.2 (2024-02-13)

Neue Features und Aktualisierungen

Aktualisierungen bei Modellregistrierung:

  • Bei Bereitstellung eines Modells in Snowpark Container Services kann nun eine Integration für den externen Zugriff unter Verwendung der Registrierungs-API für die private Vorschau angegeben werden. Dadurch können Modelle während der Bereitstellung auf das Internet zugreifen, um Abhängigkeiten abzurufen. Die folgenden Endpunkte sind für alle Bereitstellungen erforderlich:

    • docker.com:80

    • docker.com:443

    • anaconda.com:80

    • anaconda.com:443

    • anaconda.org:80

    • anaconda.org:443

    • pypi.org:80

    • pypi.org:443

    Für Modelle, die von HuggingFacePipeLineModel abgeleitet sind, sind die folgenden Endpunkte erforderlich:

    • huggingface.com:80

    • huggingface.com:443

    • huggingface.co:80

    • huggingface.co:443

Version 1.2.1 (2024-01-25)

Neue Features und Aktualisierungen

Aktualisierungen bei Modellentwicklung:

  • Ableiten des Spalten-Datentyps für Transformer, wenn möglich.

Aktualisierungen bei Modellregistrierung:

  • Wenn Option relax_version (im options-Argument von log_model) auf True gesetzt wird, werden die Abhängigkeiten der angegebenen Versionen gelockert, um neuere Nebenversionen zuzulassen.

Version 1.2.0 (2024-01-12)

Neue Features und Aktualisierungen

Release der öffentlichen Vorschau der Modellregistrierung (Model Registry). Siehe Snowpark ML Ops: Modell-Registry. Das vorherige Release der privaten Vorschau der Modellregistrierung ist veraltet, wird aber weiterhin unterstützt, solange es Features enthält, die in der Version der öffentlichen Vorschau noch nicht verfügbar sind.

Aktualisierungen bei Modellentwicklung:

  • Unterstützung von Methode fit_predict zu den Klassen AgglomerativeClustering, DBSCAN und OPTICS hinzugefügt.

  • Unterstützung von Methode fit_transform zu den Klassen MDS, SpectralEmbedding und TSNE hinzugefügt.

Sprache: Deutsch