Машинное обучение Azure — объявления, посвященные общедоступной предварительной версии за ноябрь 2022 г.

Новые функции, предоставляемые в общедоступной предварительной версии, включают возможность считывать данные в озерах Delta Lake за меньшее количество шагов, считывать коды URI хранилищ данных, осуществлять отладку и мониторинг заданий обучения, а также выполнять различные процессы первичной обработки данных.

• Включение поддержки Delta для табличных наборов данных. Теперь можно считывать данные Delta Lake непосредственно из MLTable Машинного обучения Azure без кластеров Spark. 
• Считывание кодов URI хранилища данных AzureML в Pandas и Dask (с помощью интеграции fsspec).  Теперь вы можете использовать Pandas, Dask, DVC и другие библиотеки Python (принимающие файловые объекты) для считывания кодов URI хранилища данных Машинного обучения Azure, указывающих на зарегистрированные хранилища данных или ресурсы данных. 
• Отладка и мониторинг заданий обучения. Теперь вы можете быстро зарезервировать необходимые вычислительные ресурсы, получить доступ к контейнерам заданий, отслеживать задание обучения или выполнять удаленную отладку задания — все это с помощью интерактивного обучения в Машинном обучении Azure. 
• Настройка AzureML Spark для выполнения первичной обработки данных. Теперь в экосистеме Машинного обучения Azure вы можете выполнять любую первичную обработку данных перед обучением модели машинного обучения. Можно использовать как возможности подключенного пула Spark, так и управляемого вычисления Spark, что обеспечивает максимальную гибкость при выполнении первичной обработки данных.