Notas de lançamento de Snowpark ML

Este artigo contém as notas de versão do Snowpark ML, incluindo o seguinte, quando aplicável:

  • Mudanças de comportamento

  • Novos recursos

  • Correções de bugs voltados para o cliente

Nota

Estas notas não incluem mudanças em recursos que não foram divulgados publicamente.

Próxima mudança de comportamento

No registro do modelo Snowpark ML versão 1.3.0, o padrão para a opção relax_version (no argumento options de log_model) se torna True. Isso permite uma implantação mais confiável no caso normal, relaxando as versões de dependência. Para destacar esta mudança de comportamento, uma mensagem de aviso aparece quando o padrão é usado.

Versão 1.2.3 (26/02/2024)

Novos recursos e atualizações

Atualizações de desenvolvimento de modelo:

  • Todas as classes de modelagem agora incluem um método score_samples para calcular a probabilidade logarítmica das amostras fornecidas.

Atualizações de registro de modelo:

  • Os recursos do tipo decimal são convertidos automaticamente (com um aviso) para DOUBLE ou FLOAT em vez de produzir um erro.

  • Melhoria na mensagem de erro da opção pip-requirements atualmente não suportada.

  • Agora você pode excluir uma versão de um modelo.

Correções de bugs

Correções de desenvolvimento de modelo:

  • precision_recall_fscore_support retornou resultados incorretos com average="samples".

Correções de registro de modelo:

  • Descrições, modelos e tags não foram recuperados corretamente em registros recém-criados na API de registro de modelo de versão preliminar privada devido a uma alteração recente no comportamento do Snowflake.

Versão 1.2.2 (13/02/2024)

Novos recursos e atualizações

Atualizações de registro de modelo:

  • Agora você pode especificar integrações de acesso externo ao implantar um modelo no Snowpark Container Services usando a API de registro de versão preliminar privada, permitindo que os modelos acessem a Internet para recuperar dependências durante a implantação. Os seguintes pontos de extremidade são necessários para todas as implantações:

    • docker. com:80

    • docker. com:443

    • anaconda.com:80

    • anaconda.com:443

    • anaconda.org:80

    • anaconda.org:443

    • pypi.org:80

    • pypi.org:443

    Para modelos derivados de HuggingFacePipeLineModel, os seguintes pontos de extremidade são necessários.

    • huggingface. com:80

    • huggingface. com:443

    • huggingface.co:80

    • huggingface.co:443

Versão 1.2.1 (25/01/2024)

Novos recursos e atualizações

Atualizações de desenvolvimento de modelo:

  • Inferir o tipo de dados da coluna para transformadores quando possível.

Atualizações de registro de modelo:

  • A opção relax_version (no argumento options de log_model) relaxa as dependências das versões declaradas para permitir versões secundárias mais recentes quando definida como True.

Versão 1.2.0 (12/01/2024)

Novos recursos e atualizações

Versão preliminar pública do registro do modelo. Consulte Snowpark ML Ops: Model Registry. A versão de versão preliminar privada anterior do registro do modelo foi descontinuada, mas continuará a ter suporte enquanto incluir recursos ainda não disponíveis na versão preliminar pública.

Atualizações de desenvolvimento de modelo:

  • Adicionado suporte para o método fit_predict nas classes AgglomerativeClustering, DBSCAN e OPTICS.

  • Adicionado suporte para o método fit_transform nas classes MDS, SpectralEmbedding e TSNE.

Linguagem: Português