2019年6月

账户使用图表来显示更新使用按工作负载类型分组

2019年6月26日

使用图返回账户控制台中断后,与改进。新使用图表显示DBUs消耗的准确数字,按工作负载类型分组(产品SKU):数据分析、数据工程和数据工程灯。使用图已经回填与上月数据。

另外,从7月1日开始,使用下载的CSV报告下载中使用按钮将使用列名dbus而不是数量。

看到视图使用计费(遗留)。

RStudio集成不再局限于高并发性集群

2019年6月6 - 11日:2.99版

现在,您可以启用RStudio服务器标准的集群在砖,除了高并发性集群已经支持。不管集群模式,RStudio继续要求你禁用服务器集成自动终止选择您的集群。看到RStudio砖上。

MLflow 1.0

2019年6月3日

MLflow是一个开源的bob下载地址平台来管理bob体育客户端下载机器学习的完整生命周期。MLflow、数据科学家可以跟踪和分享实验在本地或在云中,包和跨框架,共享模型和部署模型几乎任何地方。

我们兴奋地宣布今天MLflow 1.0的发布。1.0版不仅标志着成熟和稳定的api,还添加了许多经常要求功能和改进:

• CLI是工件,重组和现在有专门的命令模式,db(跟踪数据库)和服务器(跟踪服务器)。

• 跟踪服务器搜索支持的一个简化版本SQL在哪里条款。除了支持运行指标和参数,搜索已经得到了增强,可以支持一些属性和用户和系统运行标签。

• 增加了支持x坐标跟踪API。MLflow UI可视化组件现在还支持策划指标对提供坐标的值。

• 添加一个运行/ log-batchREST API端点以及Python, R,和Java方法记录多个指标,参数,与单个API请求和标签。

• 跟踪,MLflow 1.0客户端现在支持Windows上。

• 增加HDFS的支持,一个工件存储后端。

• 添加一个命令来构建一个码头工人容器的默认入口点是指定MLflow Python函数模型在容器内的端口8080。

• 增加了一个实验ONNX模型的味道。

您可以查看变化的完整列表MLflow更改日志。

砖运行时5.4 Conda(β)

2019年6月3日

我们很高兴能引进砖与Conda 5.4运行时,它可以让你利用Conda管理Python库和环境。这个运行时提供了两根Conda环境选择在创建集群:

• 砖的标准环境包括许多流行的Python包的更新版本。这个环境是作为现有笔记本电脑上运行的替代数据砖运行时。这是默认砖Conda-based运行时环境。

• 砖最小环境包含所需的最低包PySpark和砖Python笔记本的功能。这个环境是理想的,如果你想自定义运行时各种Python包。

看到完整的发行说明砖运行时5.4 Conda(β)。

砖5.4运行时机器学习

2019年6月3日

砖运行时5.4毫升之上砖运行时的5.4(不支持)。它包含了许多流行的机器学习库,包括TensorFlow PyTorch Keras, XGBoost,提供分布式使用Horovod TensorFlow培训。

它包括以下新的特点:

• MLlib集成MLflow(公共预览)。

• Hyperopt新SparkTrials类预装(公共预览)。

• 从Horovod HorovodRunner输出发送到火花司机节点现在可见的笔记本电池。

• 预装XGBoost Python包。

有关详细信息,请参见砖运行时为5.4毫升(不支持)。

砖5.4运行时

2019年6月3日

砖5.4运行时现在是可用的。砖5.4运行时包含Apache火花2.4.2,升级Python, R, Java,和Scala库,和以下新的特点:

• 三角洲湖上砖增加汽车的优化(公共预览版)

• 使用你最喜欢的IDE和笔记本与砖连接的服务器

• 图书馆事业一般可用

• 二进制文件数据源

• AWS胶metastore(公共预览版)

• 优化DBFS保险丝山深学习工作负载

有关详细信息,请参见砖运行时的5.4(不支持)。