2023.10

公開日: 2023 年 11 月 3 日

更新内容

GPU リソースのキューの設定

キューメカニズムを利用できるようになりました。このメカニズムは GPU の使用要求を管理し、GPU のステータスを監視して、GPU が利用可能になったときに要求を実行します。

AI Center API の変更点

ML スキルの停止 API「PUT: /v2/mlskills/stop/{mlSkillId}」が AIC.MLSkills.Edit に含まれるようになりました。詳細については、以下のページをご覧ください。

保存時のデータセットの暗号化

保存時のデータセットの暗号化を選択できるようになりました。詳しくは、「データセットを管理する」をご覧ください。

ML スキルとパイプラインレポート

ML スキルとパイプラインのレポートをダウンロードできるようになりました。このレポートには、問題をデバッグするために必要なすべての情報 (アカウント ID、テナント ID、AI ユニット、関連するパッケージ、パイプライン、または ML スキルの情報を含む) が含まれています。

トラブルシューティングしやすくするため、問題を報告する際はこのレポートを添付することをお勧めします。

Multilabel Text Classification (マルチラベルテキスト分類) 23.5.0

今回のリリースでは、Multilabel Text Classification (マルチラベルテキスト分類) モデルに以下の新しい更新を加えました。

Python 3.9 へのモデルの移動
Python の依存関係の修正

テナントごとの AI ユニット

テナントごとの AI ユニット機能を利用できるようになりました。これにより、AI ユニットの割り当てや消費状況の確認をテナントレベルでも行えるようになりました。この変更を適用するには、実行中のスキルを再デプロイします。実行中のパイプラインがある場合は、変更が適用されるまではアカウントレベルで AI ユニットが消費されます。

注:

既定では、各テナントに 0 個の AI ユニットが割り当てられ、すべての AI ユニットがアカウントプールから消費されます。この機能を利用するには、各テナントに AI ユニットの制限を割り当てます。テナントはテナントプールから AI ユニットの消費を開始し、0 個に達するまで消費し続けます。0 個に達すると、新しいパイプラインと新しいスキルのデプロイが失敗します。既存のデプロイは引き続き実行されます。

パイプラインの表示名

パイプラインの表示名を追加できる [表示名] フィールドを使用できるようになりました。

新しい API

次の 2 つの新しい API を追加しました。

カスタムモデルをアップロード
実行中のパイプラインをキャンセル

利用可能なすべての API のリストについては、AI Center の権限リストをご覧ください。

ページのツールチップ

次のアクセシビリティ機能を備えたツールチップを利用できるようになりました。

ホバーできる
Esc キーを使用して閉じることができる
キーボードを使用して操作するときに表示される
スクリーンリーダーによりアナウンスされる

改良点

Swagger の API ドキュメントのフィールドのリストを改良しました。
[新しいパイプライン実行を作成] ページの [時間ベース] のインターフェイスを改良しました。
プロジェクトの作成に失敗した場合に、作成がリトライされるようになりました。
[検証失敗] ステータスのファイルを Action Center に送信しようとした場合に、エラーが表示されるようになりました。
モデルのバージョンリストの並べ替え機能を改良しました。モデルが、最初にカスタムバージョンに基づいて並べ替えられるようになりました。カスタムバージョンが同じ場合は、自動インクリメントのバージョンに基づいて並べ替えられます。
ユーザーの表示名の文字数が 128 文字になりました。
userName フィールドと email フィールドのサイズを 256 文字に増やしました。
既定のラベル付けテンプレートの必須フィールドの検証が追加されました。
コミュニティテナントでストリーミングログが無効化されました。
[データのラベル付け] ウィンドウの [ラベル] タブにある [ラベル付けユーザーに送信] ボタンの名前を [Action Center に移動] に変更しました。このボタンをクリックすると、Action Center の保留中のタスク内の [データのラベル付け] 検索フィルターに直接移動できます。
[データのラベル付け] ウィンドウの [エクスポート] タブにある [データセットをエクスポート] ボタンの名前を [ファイルをデータセットにエクスポート] に変更しました。また、同じページに [データセットに移動] ボタンを新しく追加しました。
ラベルの検証失敗エラーを確認できるようになりました。[データのラベル付け] ウィンドウの [ラベル] タブで、ラベルの [検証失敗] ステータス上でホバーすると確認できます。
[データのラベル付け] ウィンドウの [設定] タブに、現在の設定が表示されるようになりました。
ラベル付けの出力で元のデータにアクセスできるようになりました。
新しい ML スキルを作成するときに、CPU に 0.5 より小さい値を設定できなくなりました。
ML スキルの作成時に、ML スキルをプライベートにするかパブリックにするかを選択できるようになりました。
アクセシビリティに関するいくつかの改良を行いました。

バグ修正

ML スキルの詳細を表示したときの [GPU] フィールドに関する問題を修正しました。
Multilingual Text Classifier (多言語テキスト分類) モデルを GPU でトレーニングすると失敗する問題を修正しました。この問題は、モデルの更新 (23.9.0) により修正されました。
プロジェクトの表示権限がなくても、制限が設定されていないプロジェクトを編集できていた問題を修正しました。
ロールを削除した後に、そのロールの割り当てが [ロールの割り当て] ページに表示されなくなりました。
セキュリティとアクセシビリティに関する問題を数点修正しました。

既知の問題

v2023.4.3 から v2023.10 にアップグレードすると、AI Center のプロビジョニングで問題が発生します。システムに「 "exception":"sun.security.pkcs11.wrapper.PKCS11Exception: CKR_KEY_SIZE_RANGE」という例外が表示され、テナントの作成が失敗します。
特定の状況下では、 Out of the Box Packages インストーラーが失敗することがあります。そうなると、一部の ML パッケージのバージョンが Document Understanding^TM に表示されなくなります。これを修正するには、ArgoCD の同期をトリガーするか、ArgoCD の同期によってインストーラーが自動的にトリガーされてパッケージを再インストールされるまで待ちます。
環境をアップグレードすると、すべてのスキルが同期されます。選択したスキルのみを同期することはできません。
v2023.10 の Automation Suite で、すべての ML スキルの予測数が増加しません。