Notes de version de Snowpark ML

Cet article contient les notes de version Snowpark ML, y compris les éléments suivants, le cas échéant :

  • Changements de comportement

  • Nouvelles fonctionnalités

  • Corrections de bogues pour les clients

Note

Ces notes n’incluent pas les modifications des fonctions qui n’ont pas fait l’objet d’une version publique.

Changement de comportement à venir

Dans le registre des modèles Snowpark ML version 1.3.0, la valeur par défaut de l’option relax_version (dans l’argument options de log_model) devient True. Cela permet un déploiement plus fiable dans le cas habituel en assouplissant les versions des dépendances. Pour mettre en évidence ce changement de comportement, un message d’avertissement apparaît lorsque la valeur par défaut est utilisée.

Version 1.2.3 (2024-02-26)

Nouvelles fonctions et mises à jour

Mises à jour pour le développement de modèles :

  • Toutes les classes de modélisation comprennent désormais une méthode score_samples pour calculer la log-vraisemblance des échantillons donnés.

Mises à jour du registre des modèles :

  • Les fonctions de type décimal sont automatiquement converties (avec un avertissement) en DOUBLE ou FLOAT au lieu de produire une erreur.

  • Amélioration du message d’erreur pour l’option pip-requirements non prise en charge actuellement.

  • Vous pouvez désormais supprimer une version d’un modèle.

Corrections de bogues

Correctifs pour le développement de modèles :

  • precision_recall_fscore_support a renvoyé des résultats incorrects avec average="samples".

Correction du registre des modèles :

  • Les descriptions, les modèles et les balises n’ont pas été récupérés correctement dans les registres nouvellement créés sous l’API de registre de modèle d’avant-première privée en raison d’un récent changement de comportement Snowflake.

Version 1.2.2 (2024-02-13)

Nouvelles fonctions et mises à jour

Mises à jour du registre des modèles :

  • Vous pouvez maintenant spécifier des intégrations d’accès externes lors du déploiement d’un modèle vers Snowpark Container Services en utilisant l’API de registre d’avant-première privée, ce qui permet aux modèles d’accéder à Internet pour récupérer des dépendances pendant le déploiement. Les points de terminaison suivants sont nécessaires pour tous les déploiements :

    • docker.com:80

    • docker.com:443

    • anaconda.com:80

    • anaconda.com:443

    • anaconda.org:80

    • anaconda.org:443

    • pypi.org:80

    • pypi.org:443

    Pour les modèles dérivés de HuggingFacePipeLineModel, les points de terminaison suivants sont requis.

    • huggingface.com:80

    • huggingface.com:443

    • huggingface.co:80

    • huggingface.co:443

Version 1.2.1 (2024-01-25)

Nouvelles fonctions et mises à jour

Mises à jour pour le développement de modèles :

  • Déduire le type de données de colonne pour les transformateurs lorsque cela est possible.

Mises à jour du registre des modèles :

  • L’option relax_version (dans l’argument options de log_model) assouplit les dépendances des versions déclarées pour autoriser les versions mineures plus récentes lorsqu’elle est définie sur True.

Version 1.2.0 (2024-01-12)

Nouvelles fonctions et mises à jour

Publication en avant-première publique du registre des modèles. Voir Snowpark ML Ops : registre des modèles. La version précédente de l’avant-première privée du registre des modèles a été dépréciée, mais continuera d’être prise en charge, car elle inclut des fonctionnalités qui ne sont pas encore disponibles dans la version de l’avant-première publique.

Mises à jour pour le développement de modèles :

  • Ajout de la prise en charge de la méthode fit_predict dans les classes AgglomerativeClustering, DBSCAN et OPTICS.

  • Ajout de la prise en charge de la méthode fit_transform dans les classes MDS, SpectralEmbedding et TSNE.

Langage: Français