Azure Machine Learning – atualizações da versão prévia pública de novembro de 2022

Elas incluem a capacidade de ler Delta Lakes em menos etapas, ler URIs de armazenamento de dados, depurar e monitorar trabalhos de treinamento e realizar uma ampla variedade de estruturações de dados.

• Habilitar o suporte de Delta para o conjunto de dados tabular: Agora é possível ler um Delta Lake diretamente de uma MLTable do Azure Machine Learning sem clusters Spark. 
• Leia URIs de armazenamentos de dados do AzureML no Pandas/Dask (por meio da integração de fsspec) : Agora é possível usar o Pandas, o Dask, o DVC e outras bibliotecas Python (que aceitam objetos de arquivo) para ler URIs de armazenamentos de dados do Azure Machine Learning que apontam para armazenamentos de dados ou ativos de dados registrados. 
• Depurar e monitorar trabalhos de treinamento: Agora é possível reservar rapidamente os recursos de computação necessários, acessar contêineres de trabalho, monitorar o trabalho de treinamento ou depurá-lo remotamente por meio da experiência de treinamento interativo do Azure Machine Learning. 
• Configure o Spark do AzureML para realizar a estruturação de dados: Agora é possível realizar qualquer tipo de estruturação de dados no ecossistema do Azure Machine Learning antes de treinar o modelo de machine learning. É possível executar as experiências anexada e gerenciada do Spark, e essa funcionalidade oferece flexibilidade máxima na realização da estruturação de dados.