ai-center
2023.4
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- リリース ノート
- はじめる前に
- 基本情報
- AI Center をインストールする
- 移行とアップグレード
- プロジェクト
- データセット
- データのラベル付け
- ML パッケージ
- すぐに使えるパッケージ
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- ML スキル
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- AI Center の Document UnderstandingTM
- AI Center API
- 使い方
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- 基本的なトラブルシューティング ガイド
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AI Center ガイド
最終更新日時 2024年12月18日
2023.4.0
公開日: 2023 年 4 月 26 日
AI Center 2023.4 LTS リリース
AI Center 2023.4 LTS を公開しました。
AI Center の API エンドポイントを使用して、外部アプリケーションから AI Center のプロジェクト、データセット、ML パッケージ、ML スキル、パイプラインを管理できるようになりました。
詳しくは、新しいセクション「AI Center API」の関連ページをご覧ください。
- 概要
- API リスト
今回のリリースでは、ML パッケージ バージョンの表示方法に関する改良をいくつか行いました。
- 新しいバージョンのモデルを作成した場合に、その新しいバージョンがドロップダウン リストの上部に表示されるようになりました。
- パッケージの各マイナー バージョンが、メジャー バージョンと同じカテゴリ内に表示されるようになりました。
Automation Cloud™ ポータル内に、 AI Center のイベントに関する通知機能を新しく追加しました。最も関連性の高い、以下のイベントに関する組み込みのアプリ内通知を受信できるようになりました。
- データセット
- ダウンロードの準備状況
- ML パッケージの検証
- ML パイプラインのステータスの変更
- ML スキルのステータスの変更
今回のリリースでは、オープン ソース ML パッケージの新しいバージョンを追加しました。
- Object Detection (オブジェクト検出)
- バージョン: 22.12.0
- Python バージョン: Python 3.8 OpenCV
- Named Entity Recognition (名前付きエンティティ認識)
- バージョン: 22.12.0
- Python バージョン: Python 3.8
- Image Moderation (画像のモデレーション)
- バージョン: 22.12.0
- Python バージョン: Python 3.8
- TPOT AutoML Regression (TPOT AutoML 回帰)
- バージョン: 22.12.0
- Python バージョン: Python 3.8
- Language Detection (言語検出)
- バージョン: 22.12.0
- Python バージョン: Python 3.8
- MultilingualTranslator (多言語翻訳)
- バージョン: 22.11.2
- Python バージョン: Python 3.8
- Sentiment Analysis (感情分析)
- バージョン: 22.12.0
- Python バージョン: Python 3.8
- 今回のリリースでは、クラスターとインフラストラクチャの安定性に関する改良を行いました。
- 今回のリリースでは、セキュリティとアクセシビリティに関する全般的な改良を行いました。
- 使用性を向上するため、既にソフト削除 (一時的な削除) されているプロジェクトを削除しようとしたときに表示されるエラーとして、
500 error
の代わりに適切な例外が使用されるようになりました。 - Action Center のデータのラベル付けタスクのタイトルを
DL-sessionName-filename
に変更し、分かりやすくしました。 - Document Understanding センターで作成されたパッケージの詳細の [変更者] フィールドに
NULL
と表示されなくなりました。 - 使用性の向上のため、利用できるライセンスがない場合に表示される「ライセンス待機中」というエラー メッセージを、より分かりやすいメッセージに更新しました。パイプラインが失敗した理由が表に追加されるようになりました。また、パイプラインが失敗した場合は、失敗した理由がインターフェイスに表示されます。
- 使用性の向上のため、データセットのダウンロード準備が整ったことを示す「ダウンロード中」というメッセージを、より分かりやすいメッセージ「パッケージ化中」に更新しました。
- 評価ステップでフル パイプラインが失敗しても、トレーニング済みのモデルは維持されるようになりました。
- パイプラインの最小実行頻度を 1 時間に設定し、パイプラインの数が多すぎるとインフラストラクチャの問題が発生する可能性を回避しました。以前は、定期的なパイプラインに間違った cron ジョブが含まれると 1 分ごとにパイプラインが開始され、リソース消費量や待機時間が大量に発生する可能性がありました。
- [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。
- AI Unit ライセンス モデルを使用している場合に、[ライセンス] ページに AI ロボット が表示されなくなりました。
- [データのラベル付けセッション/新規作成] フォームの必須フィールドに、必須であることを示すアスタリスクが表示されるようになりました。