1.1 OML4Py 2.1の更新

23ai用のOML4Pyユーザーズ・ガイド・リリース2.1では、次の更新が行われました:

機能	説明
ベクトル系列データ・クラス	oml.vectorベクトル型を使用すると、OML4Py透過層を使用してデータベース・オブジェクトを操作できます。詳細は、Oracle Machine Learning for Python APIリファレンスを参照してください。
新しいタイプのONNXパイプライン	「ONNX形式での事前トレーニング済モデルのインポート」には、次の方法が用意されています: テキスト埋込み - ONNXパイプライン・モデル: テキスト埋込み イメージ埋込み - ONNXパイプライン・モデル: イメージ埋込み マルチモーダル埋込み - ONNXパイプライン・モデル: CLIPマルチモーダル埋込み テキスト分類 - ONNXパイプライン・モデル: テキスト分類 再ランク付け - ONNXパイプライン・モデル: 再ランク付けパイプライン
ONNXアルゴリズム	独自のONNX形式モデルを持ち込み、データベースにロードし、データベース内の既存のデータを使用してスコアリングできます。詳細は、「ONNX」を参照してください。
Pythonスクリプトのエクスポートまたはインポート	Pythonスクリプトをエクスポートまたはインポートできます。詳細は、「ユーザー定義Python関数のエクスポート」または「ユーザー定義Python関数のインポート」を参照してください。