Marzo de 2024

Estas características y mejoras en la plataforma de Azure Databricks se publicaron en marzo de 2024.

Nota:

Las versiones se publican por fases. Es posible que su cuenta de Azure Databricks no se actualice hasta una semana o más después de la fecha de lanzamiento inicial.

DBRX Base y DBRX Instruct ya están disponibles en Model Serving

27 de marzo de 2024

Mosaic AI Model Serving ahora admite DBRX Base y DBRX Instruct, una combinación modelos de lenguaje de expertos (MoE) entrenados por Databricks. Ambos modelos forman parte de las API de Foundation Model, donde DBRX Instruct es un modelo optimizado disponible en regiones de punto de conexión de servicio de pago por token y DBRX Base es un modelo entrenado previamente disponible en regiones de punto de conexión de rendimiento aprovisionado limitadas. Consulte Uso de las API de modelo de Foundation.

Model Serving es compatible con HIPAA en todas las regiones

27 de marzo de 2024

Mosaic AI Model Serving es compatible con HIPAA en todas las regiones en las que el servicio está disponible con carácter general. Consulte Disponibilidad de regiones para las regiones admitidas de Model Serving.

El rendimiento aprovisionado en las API de Foundation Model está en disponibilidad general y es compatible con HIPAA

27 de marzo de 2024

La API del modelo de Databricks Foundation ahora ofrece un modelo de entrega de rendimiento aprovisionado en disponibilidad general. Como parte de la disponibilidad general, las API de cargas de trabajo con rendimiento aprovisionado de las API de Foundation Model son compatibles con HIPAA. Consulte API de modelos fundacionales de rendimiento aprovisionado.

MLflow ya aplica límites de cuota para experimentos y ejecuciones

27 de marzo de 2024

MLflow impone un límite de cuota en el número de parámetros totales, etiquetas y pasos de métrica para todas las ejecuciones existentes y nuevas, y el número de ejecuciones totales para todos los experimentos nuevos y existentes. Consulte Límites de los recursos.

La interfaz de usuario de trabajos se actualizó para administrar mejor los trabajos implementados por los conjuntos de recursos de Databricks

26 de marzo de 2024

Dado que las modificaciones en los trabajos de Azure Databricks implementados por Databricks Asset Bundles solo se deben aplicar mediante la actualización de la configuración de la agrupación, estos trabajos son, de forma predeterminada, de solo lectura cuando se ven en la interfaz de usuario de trabajos. Anteriormente y de forma predeterminada, estos trabajos se podían modificar en la interfaz de usuario y provocar brechas involuntarias entre la configuración de la interfaz de usuario y la configuración de agrupación. Sin embargo, se proporciona una opción para los casos en los que debe realizar cambios de emergencia en un trabajo. Consulte Visualización y ejecución de un trabajo creado con un conjunto de recursos de Databricks.

Vertex AI de Google Cloud es compatible como proveedor de modelos para modelos externos

25 de marzo de 2024

Los modelos externos de Mosaic AI Model Serving ahora admiten modelos proporcionados por Vertex AI de Google Cloud. Consulte Proveedores de modelos para obtener modelos externos.

Depuración interactiva de cuadernos

22 de marzo de 2024

Databricks ahora admite la depuración interactiva de Python directamente en el cuaderno para clústeres en Usuario único o No aislamiento compartido modo de acceso. Con la depuración interactiva, puede recorrer paso a paso los valores de línea por línea y ver variables para detectar y corregir errores en el código. Para obtener más información, vea Depuración de cuadernos.

Registro de autoservicio para proveedores de intercambio privado en Marketplace

22 de marzo de 2024

Si desea publicar solo listas de intercambio privado en Databricks Marketplace, ahora puede registrarse mediante un flujo de trabajo de autoservicio. Para publicar listas públicas, debe aplicarlas a través del portal de partners de Databricks. Consulte Registrarse para ser un proveedor de Marketplace de Databricks.

Databricks Runtime 15.0 está disponible de forma general

22 de marzo de 2024

Databricks Runtime 15.0 y Databricks Runtime 15.0 ML ahora están disponibles de forma general.

Consulte Databricks Runtime 15.0 (EoS) y Databricks Runtime 15.0 para Machine Learning (EoS).

Databricks Repos cambió a carpetas de Git

21 de marzo de 2024

La antigua característica de Databricks Repos ahora se denomina “carpetas de Git”. Si tiene repositorios existentes, se conservan en las mismas rutas de acceso del sistema de archivos. Consulte ¿Qué ha ocurrido con Databricks Repos?.

Se amplió el soporte técnico de Databricks Runtime de las series 14.1 y 14.2

20 de marzo de 2024

Se ha extendido el soporte técnico para Databricks Runtime 14.1 y Databricks Runtime 14.1 para Machine Learning del 11 de abril de 2024 al 1 de octubre de 2024.

Se ha extendido el soporte técnico para Databricks Runtime 14.2 y Databricks Runtime 14.2 para Machine Learning del 22 de mayo de 2024 al 1 de octubre de 2024.

Consulte Todas las versiones de Databricks Runtime compatibles.

Controlador ODBC 2.8.0 de Databricks

19 de marzo de 2024

Se ha publicado la versión 2.8.0 del controlador ODBC de Databricks (descargar). Esta versión agrega las siguientes características y mejoras nuevas:

• Compatibilidad con la aserción de JWT como credenciales de cliente para OAuth.
• Compatibilidad con la renovación de tokens. Para la autenticación de paso a través de tokens, ahora puede renovar el token.
• Actualización de bibliotecas de terceros: Arrow 15.0.0 (anteriormente 9.0.0) (en Windows), libcURL 8.6.0 (anteriormente 8.4.0), Zlib 1.3.1 (anteriormente 1.2.13).
• Compatibilidad con Accept Undetermined Revocation.

Esta versión también resuelve el siguiente problema en la versión 2.8.0:

• Cuando UseNativeQuery se establece en 1 para un clúster posterior a DBR 11, el conector devuelve un número de columna incorrecto después de SQLPrepare.

Para obtener más información, consulte las notas de la versión o la Guía de instalación y configuración del paquete de instalación.

Administración de reglas de punto de conexión privado (versión preliminar pública)

19 de marzo de 2024

Ahora puede ver y administrar reglas de punto de conexión privado para vínculo privado desde un proceso sin servidor mediante la consola de la cuenta de Azure Databricks. Esta característica se implementará en todas las cuentas durante una o varias semanas. Consulte Administración de reglas de punto de conexión privado.

Acceso al área de trabajo para el personal de Azure Databricks

19 de marzo de 2024

El personal de Azure Databricks no tiene acceso a las áreas de trabajo del cliente ni a los entornos multiinquilino de producción, de manera predeterminada. Los administradores del área de trabajo ahora pueden conceder acceso al personal de Azure Databricks a su área de trabajo para una sesión temporal con el fin de investigar una interrupción, un evento de seguridad o para admitir la implementación. Para obtener más información, consulte Acceso al área de trabajo para el personal de Azure Databricks.

HIPAA ahora admite el proceso sin servidor

15 de marzo de 2024

Las mejoras del perfil de seguridad de cumplimiento para HIPAA ahora se aplican a los recursos de proceso en el plano de proceso sin servidor. Consulte características de cumplimiento de HIPAA.

Los almacenes de SQL para cuadernos son de disponibilidad general

15 de marzo de 2024

Los almacenes de SQL para cuadernos, ahora disponibles con carácter general, permiten aprovechar el proceso totalmente administrado, instantáneo y escalable para las cargas de trabajo de SQL en el entorno de creación enriquecido y colaborativo de un cuaderno. Consulte Uso de un cuaderno con una instancia de SQL Warehouse.

Delegar la capacidad de ver los metadatos de un objeto en Unity Catalog (versión preliminar pública)

15 de marzo de 2024

Ahora puede conceder permisos a los usuarios, entidades de servicio y grupos de cuentas para ver los metadatos de un objeto de Unity Catalog mediante el nuevo privilegio BROWSE. Esto permite a los usuarios detectar datos sin tener acceso de lectura a los datos. Un usuario puede ver los metadatos de un objeto mediante el Explorador de catálogos, el explorador de esquemas, los resultados de búsqueda, el gráfico de linaje, information_schema, y la API de REST.

El privilegio BROWSE se puede conceder en un catálogo o en una ubicación externa. La concesión de BROWSE en un catálogo concede BROWSE automáticamente todos los objetos actuales y futuros dentro del catálogo. Un usuario con el privilegio BROWSE no requiere USE CATALOG en el catálogo primario ni USE SCHEMA en el esquema primario para ver los metadatos de un objeto.

Consulte EXAMINAR.

Nuevo límite por región para puntos de conexión privados

14 de marzo de 2024

Para ofrecer a los clientes más flexibilidad en la administración de redes de plano de proceso sin servidor, Databricks ahora admite hasta 100 puntos de conexión privados por región. Los puntos de conexión privados se pueden distribuir según sea necesario en las configuraciones de conectividad de red (NCC). Anteriormente, Databricks admitía hasta 10 puntos de conexión privados por NCC y 10 NCC por región. Consulte Configuración de la conectividad privada desde un proceso sin servidor.

Databricks Runtime 15.0 (versión beta)

11 de marzo de 2024

Databricks Runtime 15.0 y Databricks Runtime 15.0 ML ya están disponibles como versiones beta.

Fin del soporte técnico de la serie 14.0 de Databricks Runtime

11 de marzo de 2024

El soporte técnico de Databricks Runtime 14.0 y Databricks Runtime 14.0 para Machine Learning finalizó el 11 de marzo. Consulte Ciclo de vida del soporte técnico de Databricks.

Nuevo cálculo para sys.path y CWD en repositorios

8 de marzo de 2024

Hemos actualizado cómo se calculan sys.path y el directorio de trabajo actual (CWD) para cuadernos y archivos de Python en Repositorios. No hay cambios funcionales. Para obtener información sobre sys.path, vea la especificación sys.path.

Servicio de características está en disponibilidad general

7 de marzo de 2024

Con el servicio de características de Databricks, los datos de la plataforma Databricks pueden estar disponibles para modelos o aplicaciones implementados fuera de Databricks. Al igual que los punto de conexión de Mosaic AI Model Serving, los puntos de conexión de Feature Serving se escalan automáticamente para ajustarse al tráfico en tiempo real y proporcionar un servicio de alta disponibilidad y baja latencia a cualquier escala. Para obtener más detalles, consulte ¿Qué es el servicio de características de Databricks?

Puede usar el servicio de características de Databricks para servir datos estructurados para las aplicaciones de generación aumentada de recuperación (RAG). Para obtener un cuaderno de ejemplo, consulte Tablas en línea con cuaderno de demostración de aplicaciones RAG.

Optimización predictiva disponible en más regiones

5 de marzo de 2024

La optimización predictiva ya está disponible en las siguientes regiones, además de las que ya estaba disponible en:

• australiaeast
• brazilsouth
• canadacentral
• centralus
• southeastasia

Para obtener una lista completa de las regiones admitidas, consulte Características con disponibilidad regional limitada. Para obtener más información, consulte Optimización predictiva para tablas administradas de Unity Catalog.