Data Science

Hemos lanzado una actualización importante de la consola de Oracle Cloud para varios servicios. La nueva experiencia incluye diseños intuitivos...

Data Science AI Quick Actions v2.0.1 incluye las siguientes actualizaciones:

Modelos ampliados en caché de servicio: Granito 4.0-h

...

Data Science AI Quick Actions v 2.0 incluye:

Data Science ahora soporta JupyterLab 4.4.6. Los nuevos portátiles utilizan JupyterLab 4.4.6. Los blocs de notas existentes se deben desactivar y volver a activar para...

Data Science ahora soporta trabajos distribuidos. Al eliminar las complejidades de la infraestructura, los trabajos distribuidos ofrecen escalabilidad bajo demanda y rentabilidad, mientras que ...

Las acciones rápidas de IA de Data Science ahora admiten grupos de modelos y servicios multimodelo.

Para obtener más información sobre ellos, consulte...

Data Science ahora soporta máquinas virtuales ampliables con trabajos, blocs de notas y pipelines. Las instancias ampliables le permiten desplegar las cargas de trabajo en...

Las acciones rápidas de IA de Data Science ahora están soportadas en regiones gubernamentales.

Para obtener más información sobre cómo activarlas, consulte...

Las acciones rápidas de IA de Data Science ahora admiten el despliegue de varios modelos desde la CLI. Esto significa que puede desplegar más de...

Las aplicaciones de aprendizaje automático son una representación independiente de los casos de uso de aprendizaje automático en Data Science.

Las aplicaciones de ML son ...

La función de soporte de Data Flow en pipelines de aprendizaje automático permite a los usuarios integrar aplicaciones de Data Flow como pasos dentro de un pipeline.

Data Science ahora incluye un programador. Se puede utilizar para disparar periódicamente otros recursos de Data Science, por ejemplo, ...

Las acciones rápidas de IA de Data Science v 1.0.6a ahora incluyen:

Data Science AI Quick Actions ahora soporta la copia de seguridad y retención del almacén de modelos almacenando redundantemente cada objeto en varios...

Las acciones rápidas de IA en Data Science ahora admiten la incorporación de modelos. Si utiliza un bloc de notas existente para acciones rápidas de IA, ...

Los servicios Data Science Model Deployment y Model Catalog ahora soportan grandes despliegues de modelos.

Se pueden almacenar artefactos de modelo grandes...

Si tiene modelos que desea utilizar en lugar de los seleccionados por Data Science, puede introducirlos en ...

La desconexión en una sesión de bloc de notas permite a los clientes de OCI Data Science abrir una sesión de bloc de notas en una ruta de archivo...

Data Science ML Monitoring le permite:

• Lea datos de Object Storage con los lectores de datos incorporados.
• Ampliar ...

Las acciones rápidas de IA te facilitan navegar por una lista seleccionada de modelos básicos e implementar, ajustar y...

Funciones Clave

• Instancias ampliables para aprendizaje automático: permite el despliegue de modelos de aprendizaje automático en máquinas virtuales con ...

Algunas de las ventajas clave de la ampliación automática para el despliegue del modelo son:

• Ajuste dinámico de recursos: la escala automática aumenta o disminuye automáticamente...

Se introducen los siguientes entornos conda:

• Operador de detección de anomalías de IA para CPU en Python 3.8 (versión 1.0)
...

Los blocs de notas de Data Science ahora utilizan JupyterLab versión 3.6.6.

• Ahora puede gestionar sus contenedores de manera más eficiente con nuestras nuevas API y consola de trabajos de aprendizaje automático.
• Cargar y...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.10.1:

• Liberación de v1 del operador de detección de anomalías La anomalía...

Se introducen los siguientes entornos conda:

• PySpark 3.2 y Feature Store (versión 3.0)
• PyTorch 2.1 para GPU...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.10.0:

• Mejoró la barra de progreso para usar el porcentaje completado de ...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.9.1:

• Se ha agregado soporte para desplegar la aplicación LangChain como despliegue de modelo de OCI. ...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.9.0:

• Introducción al operador de previsión de AI. Más información sobre los operadores en ...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.11:

• Se ha agregado soporte para montar sistemas de archivos en el bloc de notas de Data Science...

Ahora puede especificar puntos de montaje del servicio de almacenamiento de archivos o cubos del servicio de almacenamiento de objetos en sesiones y trabajos de bloc de notas. Este ...

Ahora puede utilizar los scripts del ciclo de vida de la sesión de bloc de notas para ejecutar un script personalizado en diferentes estados del ciclo de vida de la sesión de bloc de notas...

Ahora puede configurar un punto final privado en su arrendamiento. Utilizar un punto final privado para acceder a uno o más blocs de notas...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.10:

• Se ha mejorado la clase LargeArtifactUploader para comprender las rutas de OCI que se van a cargar...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.9:

• Actualizó la dependencia scikit-learn a >=1.0.
• Actualizado pandas ...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.8:

• Se ha agregado la opción de tiempo de ejecución PyTorchDistributed para que los trabajos de Data Science agreguen...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.7:

• Se eliminó la información de ayuda incorrecta de los comandos opctl.
• Agregar preconfirmación...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.6:

• Se ha resuelto un problema en ads opctl build-image job-local cuando...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.5:

• Se ha agregado soporte para el atributo key_content en ads.set_auth() para la API...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.4:

• Se ha agregado soporte para crear ADSDataset a partir del marco de datos de pandas.
• Agregados ...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.3:

• Añadido soporte para contenedores personalizados (Traiga su propio contenedor...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.2:

• Se eliminó el soporte para Python 3.7.

• Mejorado ...

• El programa de ejecución se ha actualizado con un mecanismo de almacenamiento en caché de iconos y un bloc de notas de introducción como un botón independiente...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.1:

• Se ha corregido un error en ads opctl run cuando --auth ...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.8.0:

• Se ha agregado soporte para la función pipelines de aprendizaje automático.

  ...

Los pipelines de aprendizaje automático son un componente crucial del flujo de trabajo moderno de ciencia de datos. Ayudan a automatizar el proceso de construcción, ...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.7.3:

• Se agregó compatibilidad con la función conjunto de versiones de modelo.

  ...

El control de versiones de modelos le permite mantener registros de los diferentes modelos que ha entrenado y sus diversos intentos de mejorar.

Hemos simplificado el proceso para que solo haya una opción para ampliar al máximo una sesión de bloc de notas.

Data Science ya está disponible en la región del Medio Oeste de EE. UU. (Chicago).

Para obtener más información sobre la ciencia de datos y las funciones...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.7.0:

• Solucionó un problema en GenericModel.prepare. El archivo .model-ignore...

Puede conectarse a Data Flow y ejecutar una aplicación Apache Spark desde una sesión de Notebook de Data Science. Estas sesiones...

Se realizaron los siguientes cambios en ADS 2.6.8 y ADS 2.6.7.

2,6

• Solucionó un problema en ads.dataset.helper ...

Accelerated Data Science ha agregado soporte para modelos grandes que son modelos con artefactos entre 2 y 6 GB. Objeto ...

• Las sesiones de bloc de notas de Data Science ahora soportan nuevas unidades de computación flexibles.
• Los trabajos de Data Science ahora soportan unidades de computación flexibles.

En esta versión, se realizaron los siguientes cambios.

• Se ha agregado el método prepare_save_deploy() a la clase GenericModel. Ahora puede...

Ahora puede configurar las sesiones de Notebook con las variables de entorno personalizadas que se utilizan a menudo y los repositorios de Git para que se ...

Data Science ya está disponible en la región Centro de México (Querétaro).

Para obtener más información sobre la ciencia de datos y las funciones...

Ahora puede utilizar unidades de computación flexibles para despliegues de modelos.

Para las API, consulte CreateModelDeployment y ModelDeploymentInstanceShapeConfigDetails. Para más...

Blocs de notas de ejemplo

• Lanzamiento de la nueva extensión de Notebook Explorer para JupyterLabs. Esta extensión te permite buscar...

En esta versión, se realizaron los siguientes cambios.

• Se ha agregado el método from_model_deployment() a la clase GenericModel. Ahora, usted...

La vista de lista del separador Environment Explorer se ha actualizado con:

• El menú Acciones que te permite...

Ahora puede crear y utilizar su propio contenedor para su uso al crear un trabajo y ejecutar trabajos.

En esta versión, se realizaron los siguientes cambios.

• Se ha agregado BDSSecretKeeper para almacenar y guardar los parámetros de configuración para conectarse...

Están disponibles los siguientes entornos conda: Data Science Environments.

Ahora puede utilizar PySpark 3.0 o PySpark para ...

• Se han agregado las siguientes clases específicas de la estructura para un despliegue de modelos rápido y sencillo:
  • AutoMLModel
  • SKlearnModel
  • XGBoostModel
  • LightGBMModel ...

• Se ha corregido un error en la extracción automática de metadatos de taxonomía para los modelos Sklearn.
• Se ha corregido un error en los trabajos NotebookRuntime al utilizar...

Ahora puede optar por permitir que el servicio Data Science configure sus recursos de red con acceso a Internet público en el bloc de notas...

El entorno conda Servicios financieros es un ecosistema que se ocupa de la optimización de carteras, el análisis de stock, el análisis técnico y otros aspectos econométicos financieros.

Con el entorno conda PySpark 3.0 y Data Flow CPU en Python 3.7 (versión 3.0), puede aplicar la potencia...

Puede utilizar la nueva opción de inicio rápido para seleccionar automáticamente una unidad de computación de un pool predefinido de unidades cuando...

• Solucionado el error en la creación de DataFlow Job.
• Se ha corregido un error en ADSDataset get_recommendations que provocaba una excepción HTML is not defined. ...

Se introducen los siguientes entornos conda:

• El aprendizaje automático general para CPU y GPU en Python 3.7 conda ...

Ahora puede supervisar el estado, la capacidad y el rendimiento de las ejecuciones de trabajos de Data Science mediante métricas, alarmas y notificaciones.

• Se ha agregado soporte para el parámetro storage_options en ADSDataset .to_hdf().
• Se ha corregido un mensaje de error para especificar overwrite_script o ...

Estas mejoras se han realizado en el entorno JupyterLab:

• La vista de lista del separador Environment Explorer se ha actualizado para...

La extensión JuypterLab Git ahora está disponible en sesiones de bloc de notas. Este cambio se produjo con la última máquina virtual Notebook (NBVM) ...

Se introducen los siguientes entornos conda:

• El entorno conda Exploración y manipulación de datos para CPU v3 contiene bibliotecas...

El entorno conda Computer Vision para CPU y GPU en Python 3.7 (versión 1.0) incluye algunos de los entornos conda más potentes.

Ahora puede supervisar el estado, la capacidad y el rendimiento de los despliegues de modelos de Data Science mediante métricas, alarmas y notificaciones.

Se ha corregido un error en el artefacto de modelo prepare(), reload() y prepare_generic_model() que provocaba un ``ONNXRuntimeError`` causado por la falta de coincidencia ...

Etiquetado de Datos

• Se ha agregado soporte para leer el juego de datos exportado del archivo de exportación consolidado.

ADS

...

Estas funciones se agregaron en ADS v2.5.3:

ADS

• Se han movido fastavro, pandavro, y openpyxl a un ...

Ahora puede ampliar el tiempo de sesión de bloc de notas hasta 23 horas para evitar que se cierre la sesión después de una...

El entorno conda centrado en la asistencia sanitaria de Neurophysiology 1.0 para CPU proporciona las mejores herramientas de su clase para analizar, visualizar y explorar datos neurofisiológicos.

Se ha publicado Accelerated Data Science v2.5.2, que incluye una funcionalidad de introspección de modelo mejorada y la capacidad de gestionar credenciales con Vault ...

El entorno conda TensorFlow es un ecosistema de herramientas y bibliotecas para crear modelos de aprendizaje automático de última generación. Puede utilizar...

Presentamos un nuevo separador Launcher en las sesiones de bloc de notas de JupyterLab. Al abrir la pestaña Launcher, verás que...

Acelera tus algoritmos de scikit-learn con la extensión de Intel para el entorno conda de Scikit-learn. Utiliza Intel oneAPI Data Analytics...

Ya puede acceder al almacenamiento de objetos en Pandas. El servicio Data Science ha creado la biblioteca ocifs basada en...

Environment Explorer se ha ampliado agregando una nueva vista de lista. Esta es una visión alternativa a la tarjeta ...

La función de trabajos de Data Science se introduce en ADS v2.4.0 e incluye lo siguiente:

• Jobs de Data Science...

La función de trabajos permite definir y ejecutar una tarea de aprendizaje automático repetible en una infraestructura totalmente gestionada. Trabajos ...

Utilizar los nuevos PyTorch 1.9 condas para aplicaciones en visión artificial y procesamiento de lenguaje natural. Estos entornos conda son para ...

ADS v2.3.1

Catálogo de modelos

Esta nueva versión del catálogo de modelos ya está disponible. Incluye las siguientes mejoras: ...

Data Science ya está disponible en la región Sureste de Brasil (Vinhedo).

Para obtener más información sobre la ciencia de datos y las funciones...

Esta nueva versión del catálogo de modelos ya está disponible. Incluye estas mejoras:

• Nuevos metadatos de taxonomía de modelo...

La última versión de Jupyter Lab se utiliza al crear un nuevo bloc de notas. No puede elegir la versión anterior...

Utilice PyPGX V21.3.1 para extraer información oculta mediante el aprendizaje automático de grafos, algoritmos de análisis optimizados y un lenguaje de consulta de grafos. PyPGX ...

El servicio Data Science proporciona una integración perfecta con el servicio Data Flow. Puede desarrollar las aplicaciones de Spark en PySpark...

Utilice el conda PySpark V3.0 para crear trabajos de Data Flow o ejecute PySpark localmente. La versión PySpark se actualiza de ...

VM.Standard.E3. La unidad de computación flexible ahora está disponible de forma general en el servicio Data Science en determinadas regiones. Para obtener más información, consulte ...

Data Science ahora está disponible en las regiones de la administración de EE. UU.:

• Gobierno de EE. UU. zona oeste (Phoenix)

• EE. UU. ...

El servicio Data Science proporciona entornos conda especializados para diferentes flujos de trabajo. En este lanzamiento, hay seis nuevas ...

Los entornos conda proporcionan flexibilidad y reproducibilidad en el bloc de notas de Data Science. Environment Explorer es una herramienta de GUI que le permite ...

Data Science ha lanzado un nuevo recurso llamado Despliegues de modelos que permite a los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático desplegar ...

Data Science ya está disponible en la región Chile (Santiago). Para obtener más información, consulte Data Science y la API de Data Science...

Data Science ya está disponible en la región Oeste de Reino Unido (Newport). Para obtener más información, consulte Data Science y Data Science...

Entornos de Conda

• Versión de la nueva función de entornos conda en sesiones de bloc de notas. Una nueva extensión de Environment Explorer es...

Ahora puede supervisar el estado, la capacidad y el rendimiento de las sesiones de bloc de notas de Data Science mediante métricas, alarmas y notificaciones, ...

Las máquinas virtuales de GPU (P100 y V100) ahora están disponibles de forma general en el servicio Oracle Cloud Infrastructure Data Science en determinadas regiones.

Data Science ya está disponible en las regiones Sur de India (Hyderabad), Norte de Corea del Sur (Chuncheon) y Oeste de Estados Unidos (San José). Para ...

Soporte para principales de recursos en sesiones de bloc de notas

Oracle Cloud Infrastructure Data Science permite autenticarse mediante el Notebook...

Entorno de sesión de Notebook

El entorno de sesión de Notebook incluye estas mejoras:

• Nuevos botones Launcher para el bloc de notas...

El entorno de sesión de bloc de notas incluye los siguientes cambios:

• La carpeta home ahora está respaldada por el volumen en bloque. El usuario ...

Data Science ya está disponible en el sudeste de Australia (Melbourne), el sudeste de Canadá (Montreal), el centro de Japón (Osaka), el noroeste de los Países Bajos (Ámsterdam) y Arabia Saudita.

La interfaz de sesión de bloc de notas JupyterLab se ha mejorado para que el entorno JupyterLab ahora soporte:

• Extensión del Inspector Variable. ...

El servicio Data Science permite a los equipos de ciencia de datos crear, entrenar y gestionar modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en ...