prosinec 2024

Tyto funkce a vylepšení platformy Azure Databricks byly vydány v prosinci 2024.

Poznámka

Verze jsou nasazovány ve fázích. Váš účet Azure Databricks se nemusí aktualizovat až do týdne nebo více po počátečním datu vydání.

Databricks Runtime 16.1 je obecně dostupný

20. prosince 2024

Databricks Runtime 16.1 a Databricks Runtime 16.1 ML jsou nyní obecně dostupné.

Viz Databricks Runtime 16.1 a Databricks Runtime 16.1 pro strojové učení.

Výchozí formát pro nové poznámkové bloky je teď formát IPYNB (Jupyter).

20. prosince 2024

Výchozí formát pro nové poznámkové bloky, které vytvoříte v pracovním prostoru Azure Databricks, je teď IPYNB (.ipynb). Dříve byl výchozí formát poznámkových bloků Source (.py, .sql, .scala, .r). Pokud chcete změnit výchozí formát, použijte Výchozí formát souboru pro poznámkové bloky v podokně Vývojář v uživatelském nastavení pracovního prostoru. Viz formáty poznámkového bloku .

Modely hostované v Databricks pro Databricks Assistant jsou ve verzi Public Preview.

19. prosince 2024

Modely hostované v Azure Databricks nyní můžete využít k pohánění Databricks Assistant v Azure Databricks. Tato funkce je ve verzi Public Preview.

Viz Použití modelu hostovaného v Databricks pro nástroj Databricks Assistant.

Exekutor kódu Pythonu pro agenty AI (Public Preview)

19. prosince 2024

Teď můžete svým agentům AI rychle poskytnout možnost spouštět kód Pythonu. Databricks teď nabízí předem vytvořenou funkci katalogu Unity, kterou může agent umělé inteligence používat jako nástroj k rozšíření jejich možností nad rámec generování jazyka.

Podívejte se na nástroje agenta AI pro interpretaci kódu.

Verze sady Databricks-agents SDK 0.13.0

18. prosince 2024

Verze 0.13.0 sady databricks-agents SDK byla vydána vePyPI, která obsahuje následující změny:

• Při volání agents.deploy() a dalších API pro databricks.agents respektujte aktuální aktivní profil CLI Databricks a URI registru modelů MLflow. Konkrétně můžete před voláním DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-profile určit kombinaci MLFLOW_REGISTRY_URI=databricks-uc://my-profile a agents.deploy(), abyste zadali profil rozhraní příkazového řádku Databricks, který se má použít k nasazení a přístupu agentů.
• V mlflow.evaluate()spusťte metriky vyhledávání a směrnic pouze v případě, že je k dispozici příslušný kontext pro vyhledávání a směrnice.
• Přidejte pro klienty ověřování na základě tajemství pro mlflow.evaluate().

Externí skupiny jsou teď označené a neměnné.

18. prosince 2024

Externí skupiny jsou skupiny vytvořené v Azure Databricks z ID Microsoft Entra. Tyto skupiny se vytvářejí pomocí zřizovacího konektoru SCIM a zůstanou synchronizované s ID Microsoft Entra. Externí skupiny jsou teď explicitně označené jako External a ve výchozím nastavení se už nedají aktualizovat z konzoly účtu Azure Databricks nebo na stránce nastavení správce pracovního prostoru. Pokud chcete aktualizovat členství v externích skupinách z uživatelského rozhraní Azure Databricks, může správce účtu zakázat immutable externí skupiny na náhledové stránce konzoly účtu.

Viz Typy skupin v Azure Databricks.

vector_search teď podporuje vstupy vkládání vektorů.

17. prosince 2024

Funkce AI vector_search teď podporuje vstupy vkládání vektorů. Teď můžete pomocí parametrů query_text nebo query_vector vyhledat konkrétní text nebo vektorové vkládání do vektorových indexů. Viz funkce vector_search.

Zadání formátů odpovědí pro ai_query

17. prosince 2024

ai_query teď podporuje pole responseFormat pro strukturované výstupy. Pomocí responseFormat ve svých požadavcích ai_query určete formát odpovědi, který má model, na který se dotazujete, dodržet. Viz funkce ai_query.

Testování čistých místností pomocí spolupracovníků ve stejném metastoru

17. prosince 2024

Čistou místnost teď můžete otestovat před úplným nasazením tak, že do stejného metastoru přidáte spolupracovníka. Viz Vytvoření čistých místností.

Přiřazení výpočetních prostředků ke skupinám (Veřejná ukázka)

17. prosince 2024

Nový režim přístupu Dedicated (dříve jeden uživatel) umožňuje přiřadit skupině nebo jednomu uživateli vyhrazené výpočetní prostředky pro všechny účely. Viz Přiřazení výpočetních prostředků ke skupině.

Tato verze Public Preview také poskytuje vašemu pracovnímu prostoru přístup k novému zjednodušenému výpočetnímu uživatelskému rozhraní. Podívejte se na . Použijte jednoduchý formulář pro správu výpočetních zdrojů.

Správce pracovního prostoru musí tuto verzi Preview povolit. Viz Správa služby Azure Databricks Preview.

Delegujte možnost vytvořit přihlašovací údaje úložiště v katalogu Unity na služebního principála.

17. prosince 2024

Teď můžete služebním principálům udělit oprávnění k vytvoření přihlašovacích údajů pro úložiště v metastore Unity Catalogu pomocí oprávnění CREATE STORAGE CREDENTIAL. Viz VYTVOŘIT ÚLOŽIŠTĚ POVĚŘENÍ.

Vydána verze 2.2 rozhraní API úloh

16. prosince 2024

Verze rozhraní API úloh se aktualizuje z verze 2.1 na 2.2. Aktualizace v rozhraní API úloh verze 2.2 zahrnují výchozí frontu nových nebo aktualizovaných úloh a vylepšení stránkování úloh a odpovědí na spouštění úloh, které obsahují pole s velkým počtem hodnot. Další informace o aktualizacích v této verzi najdete v tématu Aktualizace z rozhraní API úloh 2.1 na 2.2. Úplnou dokumentaci k Jobs API 2.2 naleznete na stránce Jobs (nejnovější). I když Databricks doporučuje používat rozhraní API pro úlohy verze 2.2, stále máte přístup k verzím 2.1 a 2.0. Viz úloh (2.1) a rozhraní API úloh 2.0.

Oprávnění ke katalogu Unity MANAGE (Veřejná ukázka)

14. prosince 2024

Teď můžete uživatelům udělit oprávnění MANAGE k zabezpečitelným objektům katalogu Unity. Oprávnění MANAGE umožňuje uživatelům provádět klíčové akce u objektu katalogu Unity, včetně:

• Správa oprávnění
• Upuštění objektu
• Přejmenování objektu
• Převod vlastnictví

Viz SPRAVOVAT.

Meta Llama 3.3 je nyní dostupná pro úlohy s předem nastavenou propustností.

13. prosince 2024

Meta Llama 3.3, architektura modelu vytvořená a natrénovaná Meta, je nyní k dispozici pro nasazení na rozhraní API základního modelu s nastavitelnou propustnostízřízených přes .

Zobrazení metrik streamovaného zatížení pro vaše běhy úloh (Veřejné Náhled)

** 12. prosince 2024**

Při zobrazení spuštění úloh v uživatelském rozhraní Databricks Jobs teď můžete vidět metriky, jako jsou backlogové sekundy, backlogové bajty, backlogové záznamy a backlogové soubory pro zdroje podporované Spark Structured Streaming, včetně Apache Kafka, Amazon Kinesis a Auto Loader. Viz Zobrazení metrik pro úlohy streamování.

Zobrazení metrik zátěže streamování pro aktualizace datového toku Delta Live Tables (Veřejná Beta)

** 12. prosince 2024**

Při zobrazení aktualizací kanálu v uživatelském rozhraní Delta Live Tables teď můžete zobrazit metriky, jako jsou backlogové sekundy, bajty backlogu, záznamy backlogu a soubory backlogu pro každý tok streamování v kanálu. Podporovány jsou metriky streamování pro zdroje strukturovaného streamování Sparku, včetně Apache Kafka, Amazon Kinesis a Auto Loaderu. Viz Zobrazit metriky streamování.

Lakehouse Federation podporuje Oracle (Veřejná náhledová verze)

12. prosince 2024

Teď můžete spouštět federované dotazy na data spravovaná oraclem. Viz Spouštění federovaných dotazů v oracle.

Databricks Runtime 16.1 (beta verze)

11. prosince 2024

Databricks Runtime 16.1 a Databricks Runtime 16.1 ML jsou nyní k dispozici jako beta verze.

Viz Databricks Runtime 16.1 a Databricks Runtime 16.1 pro strojové učení

Správa odchozích síťových připojení bez serveru pomocí řízení odchozího přenosu dat bez serveru

11. prosince 2024

Řízení odchozího přenosu dat bez serveru umožňuje omezit odchozí přístup na zadané internetové cíle. Viz Co je řízení výchozího přenosu dat bez serveru?.

Systémová tabulka událostí síťového přístupu je nyní dostupná (Public Preview)

11. prosince 2024

Systémové tabulky Azure Databricks teď obsahují tabulku síťového přístupu. Tato tabulka zaznamená událost při každém odepření přístupu k internetu z vašeho účtu. Aby mohli správci získat přístup k tabulce, musí mít povolené systémové schéma access. Viz odkaz na systémovou tabulku událostí síťového přístupu.

Monitorování a odvolávání osobních přístupových tokenů ve vašem účtu (Public Preview)

11. prosince 2024

Správci účtu teď můžou zobrazit report o tokenech, který monitoruje a zruší osobní přístupové tokeny (PAT) v konzole účtu. Databricks doporučuje používat přístupové tokeny OAuth místo osobních přístupových tokenů (PAT) pro větší zabezpečení a pohodlí. Pokud se chcete připojit k této verzi Preview, obraťte se na tým účtu Azure Databricks. Podívejte se na Monitorujte a odvolejte osobní přístupové tokeny v účtu.

Katalog Unity může federovat do metastorů Hive

11. prosince 2024

Pomocí katalogu Unity teď můžete přistupovat k datům registrovaným v metastoru Hive a řídit je. To zahrnuje jak externě spravované metastore Hive, tak starší interní metastore Hive Hive Databricks.

Podívejte se na federaci metastoru Hive: umožněte službě Unity Catalog řídit tabulky registrované v metastoru Hive.

Odebrání úložiště na úrovni metastoru pro vynucení izolace úložiště na úrovni katalogu

11. prosince 2024

Pokud máte úložiště na úrovni metastoru pro spravované tabulky a svazky (označované také jako kořen úložiště metastoru), ale chcete vynutit izolaci úložiště dat na úrovni katalogu nebo schématu, můžete teď toto úložiště na úrovni metastoru odebrat bez přerušení stávajících úloh. Podívejte se na Odebrat úložiště na úrovni metastore.

Meta Llama 3.3 70B Instruct je nyní k dispozici na platformě Model Serving

11. prosince 2024

Mosaic AI Model Serving nyní podporuje Meta Llama 3.3 70B Instruct, špičkový velký jazykový model vytvořený a natrénovaný společností Meta. Llama 3.3 70B Instruct je k dispozici jako součást rozhraní API modelu Foundation Model s účtováním za token. Tato dostupnost zahrnuje i podporu volání funkcí .

Od 11. prosince 2024 nahrazuje Meta-Llama-3.1-70B-Instruct podporu pro Meta-Llama-3-70B-Instruct v koncových bodech API základního modelu s platbami za token.

bamboolib je nyní zastaralá

10. prosince 2024

bamboolib je nyní zastaralá. Uživatelé mají stále přístup k bamboolib k provádění analýzy dat s nízkým kódem v poznámkových blocích, ale Databricks už tento nástroj aktivně nevyvíjí ani nepodporuje. Pokud potřebujete pomoc s generováním kódu, použijte Databricks Assistant.

Zjednodušení vyhodnocení agenta AI pomocí syntetických testovacích sad

9. prosince 2024

Vyhodnoťte agenta AI vygenerováním reprezentativní sady vyhodnocení z vašich dokumentů. Rozhraní API pro syntetické generování je úzce integrované s hodnocením agenta, takže můžete rychle vyhodnotit a zlepšit kvalitu odpovědí vašeho agenta, aniž byste museli procházet nákladným procesem označování lidí. Viz Syntetizujte vyhodnocovací sady.

Vylepšení výkonu čtení tabulek při sdílení Databricks-to-Databricks Delta pomocí sdílení historie (veřejný náhled)

5. prosince 2024

Zlepšete výkon sdílení tabulek Databricks-to-Databricks povolením sdílení historie. Viz Zlepšení výkonu čtení tabulek pomocí sdílení historie.

Maximální doba platnosti osobního přístupového tokenu je nyní 730 dnů (dva roky)

5. prosince 2024

Výchozí maximální životnost nově vytvořených osobních přístupových tokenů pro Databricks je teď nastavena na 730 dnů (dva roky). Dříve se osobní přístupové tokeny mohly standardně vytvářet bez vypršení platnosti. V této aktualizaci uživatelé nemohou generovat nové tokeny s životností delší než 730 dnů a tokeny vytvořené bez zadané doby života jsou nastaveny na dobu trvání 730 dnů. Pokud jste pro pracovní prostor nakonfigurovali maximální životnost tokenu na méně než 730 dnů, konfigurace zůstane beze změny. Viz Monitorování a zrušení osobních přístupových tokenů a ověřování pomocí osobního přístupového tokenu Azure Databricks.

Školení k modelu AI v systému Mosaic – bezserverové prognózování (Public Preview)

5. prosince 2024

Trénování modelu AI v systému Mosaic AI – prognózování vylepšuje stávající prostředí pro prognózování AutoML se spravovanými bezserverovými výpočetními prostředky, podporou katalogu Unity, přístupem k algoritmům hlubokého učení a upgradovaným rozhraním. Viz Forecasting (bezserverové) sAutoML .

Přidání zásad rozpočtu do modelu obsluhující koncové body

4. prosince 2024

Rozpočtové zásady jsou nyní podporovány na koncových bodech nasazování modelu. Viz Správa modelů obsluhujících koncové body.