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2023.10
Date de publication : 3 novembre 2023
Le mécanisme de mise en file d'attente est maintenant disponible. Il gère les demandes d'utilisation du GPU, surveille le statut du GPU et exécute les requêtes lorsqu'un GPU devient disponible.
PUT: /v2/mlskills/stop/{mlSkillId}
fait désormais partie de AIC.MLSkills.Edit
. Pour plus d'informations, consultez :
Vous pouvez désormais choisir de chiffrer les ensembles de données au repos. Pour plus d'informations, consultez la page Gestion des ensembles de données.
Vous pouvez désormais télécharger un rapport relatif aux compétences ML et aux pipelines. Ce rapport réunit toutes les informations nécessaires au débogage d'un problème, y compris l'ID de compte, l'ID de locataire, les AI Units, ainsi que les informations relatives au package, au pipeline ou à la compétence ML concernés.
Pour simplifier le dépannage, nous vous recommandons de joindre ce rapport lorsque vous soumettez un problème.
Cette version apporte une nouvelle mise à jour au modèle de Classification de textes multi-labels avec les modifications suivantes :
- Le modèle est déplacé vers Python 3.9.
- Correction de la dépendance Python.
La fonctionnalité AI Units par locataire est désormais disponible, et vous pouvez allouer et suivre la consommation d'AI Units au niveau du locataire. Pour bénéficier de ce changement, redéployez toutes les compétences en cours d'exécution. Si des pipelines sont en cours d'exécution, ils consommeront toujours des AI Units au niveau du compte jusqu'à ce que les modifications soient appliquées.
Par défaut, chaque locataire se voit allouer 0 AI Unit, et toutes les AI Units sont utilisées à partir du pool de comptes. Pour utiliser cette fonctionnalité, attribuez des limites d'AI Units à chaque locataire. Le locataire commencera à consommer des AI Units de son pool de locataires jusqu'à ce qu'il atteigne 0. À ce stade, les nouveaux pipelines et les déploiements de nouvelles compétences échoueront. Les déploiements existants continueront de s'exécuter.
Le champ Nom d' affichage (Display Name ) est maintenant disponible, où vous pouvez ajouter un nom d'affichage pour vos pipelines.
Deux nouvelles API ont été ajoutées :
- Télécharger le modèle personnalisé
- Annuler l'exécution du pipeline
Pour la liste complète des API disponibles, consultez la liste Autorisations AI Center (AI Center Permissions).
- La liste des champs dans la documentation de l'API Swagger est améliorée.
- L'interface basée sur l'heure (Time based) de la page Créer une nouvelle exécution de pipeline (Create new pipeline run) a été améliorée.
- La création du projet est relancée en cas d’échec.
- Une erreur s'affiche désormais lors de la tentative d'envoi de fichiers avec le statut Échec de la validation (Validation failed) à Action Center.
- Le tri de la liste des versions du modèle est amélioré. Les modèles sont désormais triés en fonction de la version personnalisée d’abord. Parmi une même version personnalisée, elles sont triées en fonction de la version auto-incrémentée.
- La longueur du nom d’affichage de l’utilisateur est désormais de 128 caractères.
- La taille des champs
userName
etemail
est augmentée à 256 caractères. - La validation est ajoutée pour les champs requis dans le modèle de labellisation Prêt à l’emploi.
- Les journaux de diffusion sont désormais désactivés pour les locataires Community.
- Le bouton Envoyer pour labellisation ( Send to labelers ) de l'onglet Étiquettes (Labels) de la fenêtre Labellisation des données (Data Labeling) s'appelle désormais Accéder au Centre d'actions ( Go to Actions Center). Vous pouvez cliquer sur ce bouton pour accéder directement au filtre de recherche Labellisation des données (Data Labeling) dans les tâches en attente d' Actions Center.
- Le bouton Exporter l'ensemble de données de l'onglet Exporter (Export) de la fenêtre Labellisation des données (Data Labeling) s'appelle désormais Exporter les fichiers vers l'ensemble de données ( Export files to dataset). Un nouveau bouton Aller à l'ensemble de données ( Go to dataset) est disponible sur la même page.
- Vous pouvez maintenant vérifier l'erreur de validation échouée d'un libellé. Pour ce faire, survolez le statut Échec de la validation ( Validation Failed ) d'un libellé dans l'onglet Libellés (Labels) de la fenêtre Labellisation des données (Data Labeling) .
- La configuration actuelle est maintenant affichée dans l'onglet Configurer (Configure), depuis la fenêtre Labellisation des données (Data Labeling).
- Vous pouvez maintenant accéder aux données d'origine dans la sortie de labellisation.
- Vous ne pouvez plus ajouter une valeur inférieure à 0,5 pour le processeur lors de la création d’une nouvelle compétence ML.
- Vous pouvez désormais choisir si une compétence ML est privée ou publique lors de sa création.
- Nous avons intégré plusieurs améliorations d'accessibilité.
- Correction d'un problème lié au champ GPU lors de l'affichage des détails des compétences ML.
- Correction d’un problème provoquant l’échec du modèle Classifieur de texte multilingue (MultiLingual Text Classifier) lorsqu’il est entraîné sur un GPU. Ce problème a été résolu avec une mise à jour du modèle (23.9.0).
- Correction d’un problème où vous pouviez modifier des projets non restreints sans avoir les autorisations de vue de projet .
- L'attribution du rôle ne s'affiche plus sur la page Attributions de rôle ( Role assignment ), lors de la suppression d'un rôle.
- Plusieurs problèmes de sécurité et d'accessibilité ont été résolus.
- Lors de la mise à niveau de 2023.4.3 vers 2023.10, vous rencontrez des problèmes avec l'enregistrement d'AI Center. Le système affiche l'exception suivante et la création du locataire échoue :
"exception":"sun.security.pkcs11.wrapper.PKCS11Exception: CKR_KEY_SIZE_RANGE
- Dans certaines situations, le programme d'installation
Out of the Box Packages
peut échouer. Si cela se produit, certaines versions du paquet ML seront manquantes dans Document UnderstandingTM. Pour résoudre ce problème, vous pouvez soit déclencher la synchronisation ArgoCD, soit attendre que la synchronisation ArgoCD déclenche le programme d'installation automatiquement pour réinstaller les packages. - Après la mise à niveau de l'environnement, la synchronisation des compétences se produit pour toutes les compétences et ne peut pas être contrôlée pour les compétences sélectives.
- Le nombre de prédictions n'augmente pas dans Automation Suite 2023.10 pour toutes les compétences ML.
- Nouveautés
- Configuration de la file d'attente pour les ressources GPU
- Modifications de l'API AI Center
- Chiffrement d'un ensemble de données au repos
- Rapports sur les compétences ML et les pipelines
- Classification de texte multi-labels 23.5.0
- AI Unit par locataire
- Nom complet du pipeline
- Nouvelles API
- Info-bulles de page
- Améliorations
- Résolution de bogues
- Problèmes connus