Março de 2019
Esses recursos e aprimoramentos da plataforma Azure Databricks foram lançados em março de 2019.
Observação
As versões são disponibilizadas em fases. Talvez sua conta do Azure Databricks só seja atualizada uma semana após a data de lançamento inicial.
Limpar experimentos e execuções de MLflow excluídas
26 de março – 2 de abril de 2019: versão 2.94
Você já pode limpar permanentemente experimentos e execuções do MLflow excluídos. Confira Limpar o armazenamento do workspace.
Gerenciar grupos no console de administração
12 a 19 de março de 2019: versão 2.93
Os administradores já podem criar grupos usando a nova guia Grupos no Console de Administração. Use a guia Grupos para adicionar usuários, adicionar subgrupos, conceder aos membros a capacidade de criar clusters e gerenciar relações de grupo pai-filho.
Confira Gerenciar grupos.
Os notebooks têm associado automaticamente o experimento de MLflow
12 a 19 de março de 2019: versão 2.93
Cada notebook em um workspace do Azure Databricks já tem um experimento do MLflow associado. Você registra as execuções no experimento do notebook usando APIs de acompanhamento do MLflow referindo-se à ID do experimento ou ao nome do experimento. Se você usar a API do Python no MLflow 0.9.0 ou superior, o MLflow detectará automaticamente o experimento de notebook ao criar uma execução.
Para exibir o experimento do MLflow associado a um notebook, clique no ícone Experimento
na barra lateral direita do notebook do Azure Databricks.
Confira Criar experimento de notebook.
Tipos de instância da série Lsv2 (Beta)
12 a 19 de março de 2019: versão 2.93
O Azure Databricks já fornece suporte beta à série de VMs Lsv2 para cargas de trabalho de alta taxa de transferência e IOPS alta.
Comunidade pública Databricks Delta
8 de março de 2019
Com o Delta Lake já em GA, criamos uma comunidade pública para desenvolvedores para obter uma introdução, discutir artigos e obter ajuda.
Observação
Esses fóruns são públicos. Não os use para compartilhar informações confidenciais com os representantes do Azure Databricks ou com outros usuários.