Azure 資料科學虛擬機器 版本資訊
本文說明 Azure 資料科學虛擬機器 版本。 如需包含工具的完整清單,以及版本號碼,請瀏覽 此資源。
由於需求和套件更新的快速演進,我們每個月都會以適用於Windows 和 Ubuntu 映射的 Azure 資料科學虛擬機器 新版本為目標。
Azure 入口網站 使用者可以找到可用來布建 資料科學虛擬機器 的最新映像。 針對 CLI 或 Azure Resource Manager(ARM) 使用者,我們會保留 12 個月可用的個別版本映像。 在該期間之後,就無法再使用特定的映像版本進行布建。
請流覽已知問題清單,以瞭解已知的 Bug 和因應措施。
2024 年 10 月 21 日
描述:
DSVM-Ubuntu-22.04 映像是建置在強固的 Ubuntu 22.04 平臺上量身打造的 資料科學虛擬機器。 它隨附一套完整的熱門數據科學和 AI 工具,包括深度學習架構、Jupyter 筆記本和視覺效果連結庫。 此映像已針對順暢的開發與部署優化,可提供與新式硬體的增強相容性,讓數據科學家、機器學習工程師和 AI 研究人員有效率地加速工作流程。 無論您是建置模型、執行模擬或分析大型數據集,DSVM-Ubuntu-22.04 都可讓您運用推動創新所需的工具和效能。
- 作業系統:
Ubuntu-22.04
- ImageVersion:
24.10.02
- SDK 版本:
1.57.0
- Python 版本:
3.10.8
DSVM 22.04 具有我們已安裝並隨附於 20.04 的所有最新套件
2024年10月18日
版本 24.10.01
- SDK
1.57.0
- NVIDIA
535.183.01
- Cuda
cuda_12.2.r12
- Python 版本
3.10.8
版本 24.09.26
- SDK
1.57.0
版本 24.10.07
- SDK
1.57.0
2024 年 6 月 17 日
版本 24.05.20
- SDK
1.56.0
版本 24.05.20
- SDK
1.56.0
版本 24.05.24
- SDK
1.56.0
2024年5月4日
版本 24.05.03
- SDK
1.55
azureml-dataset-runtime
版本1.55.0
azureml-train-automl-client
azureml-dataset-runtime [fuse,pandas]
版本1.55.0
GitPython
版本3.1.41
pyarrow
版本14.0.2
已解決的問題:Office365ProPlus 安裝
2023年12月20日
版本 23.12.18
主要變更:
numpy
版本1.22.3
pytz
版本2022.6
torch
版本1.12.0
certifi
版本2023.7.2
azure-mgmt-network
至版本25.1.0
scikit-learn
版本1.0.2
scipy
版本1.9.2
accuracy
pickle5
pillow
版本10.1.0
experimental
ipykernel
版本6.14.0
en_core_web_sm
2023年12月18日
版本 23.12.11
主要變更:
- SDK
1.54.0
- numba
- Scipy
azure-core
至版本1.29.4
azure-identity
至版本1.14.0
azure-storage-queue
至版本12.7.2
2023 年 12 月 5 日
資料科學 VM 的 資料科學虛擬機器 (DSVM) 供應專案 – Windows 2022 現在已正式在市集中推出。
版本 23.11.23
主要變更:
- SDK
1.54.0
- numba
- Scipy
azure-core
至版本1.29.4
azure-identity
至版本1.14.0
azure-storage-queue
至版本12.7.2
2023 年 7 月 26 日
資料科學 VM 的新 資料科學虛擬機器 (DSVM) 供應專案 – Windows 2022(預覽版)現在已存在於市集中。
版本 23.06.25
主要變更:
- SDK
1.51.0
2023年4月26日
版本 23.04.24
主要變更:
- SDK
1.50.0
- Dotnet 升級至
6.0
SDK - 'azureml_py38_PT_and_TF 環境中修正的 PyTorch GPU 功能。
- Blobfuse 已升級至 blobfuse2
2023 年 4 月 4 日
版本: 23.03.31
主要變更:
- SDK
1.49
- Cuda 驅動程式已升級至
11.4
- 固定在與
azureml_py28_PT_and_TF
環境上的azureml_py38
PyTorch GPU 功能 Dotnet
升級至6.0
2023 年 1 月 10 日
版本: 23.01.06
主要變更:
- 已新增 R 套件 “ranger”
pandas==1.1.5
固定在環境中和numpy==1.23.0
環境中azureml_py38
2022 年 11 月 30 日
版本: 22.11.25
主要變更:
Azure Machine Learning SDK V2
包含的範例Ray
至版本2.0.0
- 已新增
clock
、recipes
R
套件 azureml-core
至版本1.47.0
azure-ai-ml
至版本1.1.1
版本: 22.11.27
主要變更:
Azure Machine Learning SDK V2
包含的範例RScirpt
環境路徑對齊Ray
已新增至azureml_py38
和azureml_py38_PT_TF
環境的版本2.0.0
套件。azureml-core
至版本1.47.0
azure-ai-ml
至版本1.1.1
2022 年 9 月 20 日
公告:從 2022 年 10 月 1 日起,Ubuntu 18 資料科學虛擬機器 (DSVM) 將無法在市集中使用。 我們建議使用者切換至Ubuntu 20 DSVM,因為我們繼續在最新的 資料科學 VM 上提供更新/修補程式 – Ubuntu 20.04
使用 Azure Resource Manager (ARM) 範本/虛擬機擴展的使用者,設定為部署 Ubuntu DSVM 機器,應將設定設定為
供應項目 | SKU |
---|---|
ubuntu-2004 | Gen1 的 2004 或 Gen2 VM 大小的 2004-gen2 |
而非:
供應項目 | SKU |
---|---|
ubuntu-1804 | Gen1 的 1804 或 Gen2 VM 大小的 1804-gen2 |
注意
截至 2022 年 10 月更新,目前仍使用 Ubuntu-18 DSVM 的現有客戶並無問題。 不過,淘汰計劃定於 2022 年 12 月。 建議您儘早切換到Ubuntu-20 DSVM。
2022 年 9 月 19 日
版本 22.09.19
主要變更:
.NET Framework
至版本3.1.423
Azure Cli
至版本2.40.0
Intelijidea
至版本2022.2.2
- Microsoft Edge Browser 至版本
107.0.1379.1
Nodejs
至版本v16.17.0
Pycharm
至版本2022.2.1
環境特定更新:
azureml_py38
:
azureml-core
至版本1.45.0
py38_default
:
Jupyter Lab
至版本3.4.7
azure-core
至版本1.25.1
keras
至版本2.10.0
tensorflow-gpu
至版本2.10.0
2022 年 9 月 12 日
版本 22.09.06
主要變更:
- 基本OS層級映像更新。
2022 年 8 月 16 日
版本 22.08.11
主要變更:
- Jupyterlab 已升級至版本
3.4.5
matplotlib
,azureml-mlflow
已新增至sdkv2
環境。- Jupyterhub 繁衍器已重新設定為根環境。
2022 年 7 月 28 日
版本 22.07.19
主要變更:
已更新
Azure Cli
為版本2.38.0
已更新
Nodejs
為版本v16.16.0
已更新
Scala
為版本2.12.15
已更新
Spark
為版本3.2.2
MMLSpark
筆記本功能v0.10.0
4 個其他 R 連結庫:
已新增 Azure 機器學習 環境
azureml_310_sdkv2
版本 22.07.18
主要變更:
- 一般操作系統層級更新。
2022 年 7 月 11 日
資料科學 VM – Ubuntu 18.04 資料科學 VM – Ubuntu 20.04
版本 22.07.08
主要變更:
- 次要錯誤修正。
2022 年 6 月 28 日
資料科學虛擬機器 - Windows 2019資料科學 VM – Ubuntu 20.04
版本 22.06.10
版本 22.06.13
主要變更:
- 從 資料科學虛擬機器 (DSVM) 映射移除
Rstudio
軟體工具。
2022 年 5 月 17 日
版本 22.05.11
主要變更:
- 升級
log4j(v2)
至版本2.17.2
2022 年 4 月 29 日
資料科學 VM – Ubuntu 18.04資料科學 VM – Ubuntu 20.04
版本 22.04.27
主要變更:
Plotly
和summarytools
R Studio 擴充功能運行時間匯入修正。Cudatoolkit
與CUDNN
分別升級至13.1
和2.8.1
。- 修正
Python 3.8
- Azure 機器學習 筆記本執行、釘選matplotlib
至3.2.1
環境中的套件Azureml_py38
和cycler
0.11.0
套件。
2022 年 4 月 26 日
版本: 22.04.21
主要變更:
Plotly
R Studio 擴充功能修補程式。- 更新
Rscript
env 路徑以支援最新的 R Studio 版本4.1.3
。
2022 年 4 月 14 日
資料科學 VM 的新 資料科學虛擬機器 (DSVM) 供應專案 – Ubuntu 20.04 目前位於市集中。
版本: 22.04.05
2022年4月4日
資料科學 VM 的新映射 – Ubuntu 18.04
版本: 22.04.01
主要變更:
已更新 R 環境 - 已新增下列連結庫:
Cluster
Devtools Factoextra
GlueHere
Ottr
Paletteer
Patchwork
Plotly
Rmd2jupyter
Scales
Statip
Summarytools
Tidyverse
Tidymodels
Testthat
進一步
Log4j
的弱點風險降低 - 雖然未使用,但我們已全部log4j
移至版本v2
,我們已移除舊log4j jars1.0
版 ,並移動log4j
了 2.0 版 jarAzure CLI
至版本2.33.1
已修正
jupyterhub
使用公用IP位址的存取問題重新設計 Conda 環境 - 當我們繼續對齊和精簡 Conda 環境時,我們建立了:
azureml_py38
:以 Python 3.8 為基礎的環境,內含 AutoML 環境的預安裝 Azure 機器學習 SDKazureml_py38_PT_TF
:預安裝最新TensorFlow
和 的其他azureml_py38
環境PyTorch
py38_default
:根據預設系統環境Python 3.8
- 我們已移除
azureml_py36_tensorflow
azureml_py36_pytorch
py38_tensorflow
py38_pytorch
環境
2022 年 3 月 18 日
版本: 22.03.09
主要變更:
已更新 R 環境 - 已新增下列連結庫:
Cluster
Devtools Factoextra
GlueHere
Ottr
Paletteer
Patchwork
Plotly
Rmd2jupyter
Scales
Statip
Summarytools
Tidyverse
Tidymodels
Testthat
進一步
Log4j
的弱點風險降低 - 雖然未使用,但我們已將所有log4j
移至 v2 版本,我們已移除舊的log4j jars1.0,而我們移動log4j
了2.0版 jar。Azure CLI 至 2.33.1 版
重新設計 Conda 環境 - 隨著 Conda 環境的一致性和精簡,我們建立了:
azureml_py38
:以 Python 3.8 為基礎的環境,內含也包含 AutoML 環境的預安裝 Azure 機器學習 SDKazureml_py38_PT_TF
:預安裝最新 TensorFlow 和 PyTorch 的互補環境azureml_py38
py38_default
:以 Python 3.8 為基礎的預設系統環境- 我們已移除
azureml_py36_tensorflow
、azureml_py36_pytorch
py38_tensorflow
和py38_pytorch
環境。
2022 年 3 月 9 日
版本: 21.12.03
發行者:microsoft-dsvm,供應專案標識符:dsvm-win-2019,方案標識符/SKU 標識符:winserver-2019 支援 Windows 2019 資料科學虛擬機器 (DSVM)
使用 Azure Resource Manager(ARM) 範本/虛擬機擴展的使用者,設定為部署 Windows DSVM 機器,應該使用 winserver-2019
來設定 SKU,而不是 server-2019
,因為我們會從 2022 年 3 月繼續將更新寄送至新 SKU 上的 Windows DSVM 映射。
2021年12月3日
版本: 21.12.03
主要變更:
- 已將 pytorch 更新為 1.10.0 版
- 將 tensorflow 更新為 2.7.0 版
- Azure 機器學習 SDK 和 AutoML 環境的修正
- Windows 安全性 更新
- 改善穩定性和次要錯誤修正
2021 年 11 月 4 日
版本: 21.11.04
主要變更:
- 將 .NET Framework 變更為 3.1.414 版
- 將 Azcopy 變更為 10.13.0 版
- 將 Azure CLI 變更為 2.30.0 版
- 將 CUDA 變更為 11.5 版
- 已將 Docker 變更為 20.10.10 版
- 將 Intellijidea 變更為 2021.2.3 版
- 將 NVIDIA 驅動程式變更為 470.103.01 版
- 將 NVIDIA SMI 變更為 470.103.01 版
- 將 Nodejs 變更為 v16.13.0 版
- 將 Pycharm 變更為 2021.2.3 版
- 已將 VS Code 變更為 1.61.2 版
- Conda
- azureml_py36_automl
- 已將 azureml-core 變更為 1.35.0 版
- py38_default
- 將 Jupyter Lab / jupyterlab 變更為 3.2.1 版
- 已將 Jupyter Notebook/Notebook 變更為 6.4.5 版
- 已將 Jupyter Server / jupyter_server變更為 1.11.2 版
- 將 PyTorch Profiler TensorBoard 外掛程式/torch-tb-profiler 變更為 0.3.1 版
- 已將 azure 核心變更為 1.19.1 版
- 已將 matplotlib 變更為 3.4.3 版
- 已將 mkl 變更為 2021.4.0 版
- 將 onnx 變更為 1.10.2 版
- 已將 opencv-python 變更為 4.5.4.58 版
- 將 pandas 變更為 1.3.4 版
- 將 pytorch 變更為 1.10.0 版
- 已將 scikit-learn 變更為 1.0.1 版
- 已將 tensorflow-gpu 變更為 2.6.2 版
- azureml_py36_automl
2021 年 10 月 7 日
版本: 21.10.07
主要變更:
- 將 pytorch 變更為 1.9.1 版
- 已將 Docker 變更為 20.10.9 版
- 將 Intellijidea 變更為 2021.2.2 版
- 已將 Nodejs 變更為 v14.18.0 版
- 將 Pycharm 變更為 2021.2.2 版
- 已將 VS Code 變更為 1.60.2 版
- 已修正 AutoML 環境 (azureml_py36_automl)
- 已修正總管穩定性 Azure 儲存體
- 改善穩定性和次要錯誤修正
2021 年 8 月 11 日
版本: 21.08.11
主要變更:
- Windows 安全性 更新
- 將 Nvidia CuDNN 更新為 8.1.0
- Jupyter Lab -to 3.0.16 的更新
- 已新增用於實驗追蹤的MLFLow
- 改善穩定性和次要錯誤修正
2021 年 7 月 12 日
主要變更:
- 已更新為 PyTorch 1.9.0
- 已將 Azure CLI 更新為 2.26.1
- 已將 Azure CLI Azure 機器學習 擴充功能更新為 1.29.0
- 更新 VS Code 1.58.1 版
- 改善穩定性和次要錯誤修正
2021 年 6 月 22 日
版本: 21.06.22
主要變更:
- 已更新為 PyTorch 1.9.0
- 已修正 Git 無法使用的錯誤
2021年6月1日
版本: 21.06.01
主要變更:
- 默認會啟用 Docker
- JupyterHub 預設會使用 JupyterLab
- 已更新 Python 版本以修正 CVE-2020-15523
- 將 IntelliJ IDEA 更新為 2021.1 版,以修正 CVE-2021-25758
- 已將 PyCharm 社群更新為 2021.1
- 將 TensorFlow 更新為 2.5.0 版
已從桌面移除數個圖示。
2021年5月22日
版本: 21.05.22
選取的版本更新包括:
- AzCopy 10.10.0
- Azure CLI 2.23.0
- Azure Data Studio 1.28.0
- CUDA 11.1
- Java 11
- Julia 1.0.5
- Jupyter Lab 2.2.6
- Microsoft Edge 瀏覽器
- NodeJS 16.2.0
- Power BI Desktop 2.93.641.0 64 位 (2021 年 5 月)
- PyCharm Community Edition 2021.1.1
- Python 3.8
- PyTorch 1.8.1
- R 4.1.0
- RStudio 1.4.1106
- Spark 3.1.1
- 儲存體總管 1.19.1
- TensorFlow 2.5.0
- Visual Studio Code 1.56.2 包含。 Azure 機器學習 擴充功能
- Visual Studio Community Edition 2019 (16.9.6 版)
已移除 Firefox、Apache Drill 和 Microsoft Integration Runtime。
深色模式;桌面上的已變更圖示;桌布背景變更。
2021 年 5 月 12 日
選取的版本更新包括:
- azcopy 10.10
- Azure CLI 2.23.0
- Azure Data Studio 1.22.1
- Azure 儲存體 Explorer 1.19.1
- CUDA 11.3、cuDNN 8、NCCL2
- dask 2021.01.0
- Java 11 (OpenJDK)
- Jupyter Lab 3.0.14
- Microsoft Edge 瀏覽器 (beta)
- Python 3.8
- PyTorch 1.8.1 包括 torchaudio torchtext torchvision, torch-tb-profiler
- R 4.0.5
- Spark 3.1 incl. mmlspark, connectors to Blob Storage, Data Lake, Azure Cosmos DB
- TensorFlow 2.4.1 包含 TensorBoard
- 與。程序代碼 1.56
已新增 Docker。 若要儲存資源,預設不會啟動 Docker 服務。 若要啟動 Docker 服務,請在命令行執行此命令:
sudo systemctl start docker
注意
如果您的機器有 GPU(s),您可以在容器內使用 GPU(s),方法是將 參數新增 --gpus
至 docker 命令。
例如,此命令
sudo docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/pytorch:18.04-py3
會執行已安裝 PyTorch 且已啟用所有 GPU 的 Ubuntu 18.04 容器。 它也會在容器的 container_dir 下建置可用的本機local_dir資料夾。
2020 年 2 月 24 日
Ubuntu 18.04 和 Windows 2019 映射的 資料科學虛擬機器 (DSVM) 映射現已推出。
2019 年 10 月 8 日
Windows DSVM 上的軟體更新
- Azure 儲存體 總管 1.10.1
- Firefox 69.0.2
- Power BI Desktop 2.73.55xx
- PyCharm 19.2.3
- RStudio 1.2.50xx
Windows 的預設瀏覽器已更新
稍早,預設瀏覽器已設定為 Internet Explorer。 當使用者第一次登入時,現在會提示使用者選擇預設瀏覽器。