v3.5の変更履歴¶
Reference the changes introduced to v3.5 of DataRobot's Python API client.
Pythonクライアントv3.5¶
新機能¶
CustomModelLLMValidation
にサーバーレス予測を使用したBYO LLMのサポートが追加されました。- 属性
creation_user_name
がLLMBlueprint
に追加されました。 - ホストされたカスタム指標テンプレートに新しいクラス
HostedCustomMetricTemplate
が追加されました。 ホストされたカスタム指標テンプレートを取得するには、HostedCustomMetricTemplate.get
を使用します。 ホストされたカスタム指標テンプレートを一覧表示するには、HostedCustomMetricTemplate.list
を使用します。 - カスタム指標ギャラリーテンプレートからジョブを作成する
Job.create_from_custom_metric_gallery_template
が追加されました。 - ホストされたカスタム指標に新しいクラス
HostedCustomMetricTemplate
が追加されました。- ホストされたカスタム指標を一覧表示するには、
HostedCustomMetric.list
を使用します。 - ホストされたカスタム指標を更新するには、
HostedCustomMetric.update
を使用します。 - ホストされたカスタム指標を削除するには、
HostedCustomMetric.delete
を使用します。 - ホストされたカスタム指標を既存のカスタムジョブから作成するには、
HostedCustomMetric.create_from_custom_job
を使用します。 - ホストされたカスタム指標をテンプレートから作成するには、
HostedCustomMetric.create_from_template
を使用します。
- ホストされたカスタム指標を一覧表示するには、
- ホストされたカスタム指標ブループリントに新しいクラス
datarobot.models.deployment.custom_metrics.HostedCustomMetricBlueprint
が追加されました。- ホストされたカスタム指標のブループリントを取得するには、
HostedCustomMetricBlueprint.get
を使用します。 - ホストされたカスタム指標ブループリントを作成するには、
HostedCustomMetricBlueprint.create
を使用します。 - ホストされたカスタム指標のブループリントを更新するには、
HostedCustomMetricBlueprint.update
を使用します。
- ホストされたカスタム指標のブループリントを取得するには、
- ジョブスケジュールを一覧表示する
Job.list_schedules
が追加されました。 - レジストリジョブのスケジュールに新しいクラス
JobSchedule
が追加されました。- ジョブスケジュールを作成するには、
JobSchedule.create
を使用します。 - ジョブスケジュールを更新するには、
JobSchedule.update
を使用します。 - ジョブスケジュールを削除するには、
JobSchedule.delete
を使用します。
- ジョブスケジュールを作成するには、
- 属性
credential_type
がRuntimeParameter
に追加されました。 - セグメント属性を取得する
Deployment.get_segment_attributes
が追加されました。 - セグメント値を取得する
Deployment.get_segment_values
が追加されました。
機能強化¶
- ブラックバージョンが23.1.0に更新されました。
- パッケージ mockは、標準ライブラリの一部であるため、依存関係が削除されました。
- 教師なしのクラスタリングプロジェクトで、クラスター数によってモデルをフィルターする
number_of_clusters
パラメーターがProject.get_model_records
に追加されました。 - カスタムモデルでサポートされていない
NETWORK_EGRESS_POLICY.DR_API_ACCESS
値が削除されました。 dr-connector-v1
のサポートが、DataStore
およびDataSource
に実装されました。- 名前でデータストアを検索する新しいパラメーター
name
がDataStore.list
に追加されました。 - クラス
ShapMatrix
、ShapImpact
、ShapPreview
のcompute
およびcreate
メソッドに、新しいパラメーターentity_type
が追加されました。 パラメーターentity_type="customModel"
が渡されると、カスタムモデルのインサイトを計算できます。
ドキュメントの変更¶
genai_example.rst
のllm_settings
でexternal_llm_context_size
の使用が追加されました。llm_settings
のドキュメント文字列が更新され、外部LLMの属性external_llm_context_size
が含まれるようになりました。- DataRobotのドキュメントページにリンクしている
genai_example.rst
が更新され、外部ベクターデータベースと外部LLMデプロイが作成できるようになりました。
エクスペリメントの変更¶
- データラングリングで実験的APIのサポートが追加されました。
Recipe
を参照してください。 Recipe.from_data_store to create a Recipe from data store.
を使用します。- レシピが適用された後、データのサンプルを取得するには
Recipe.retrieve_preview
を使用します。 - レシピへの入力を設定するには
Recipe.set_inputs
を使用します。 - レシピに操作を設定するには
Recipe.set_operations
を使用します。 - Sparkセッションを取得するために、Databricksの
databricks-v1
データストアにget_spark_session
を追加する新しい実験的なDataStore
が追加されました。 - 属性
chunking_type
がDatasetChunkDefinition
に追加されました。 - OTV属性が
DatasourceDefinition
に追加されました。 - サンプリングジョブ後のOTVデータソース定義のパッチ検証日に
DatasetChunkDefinition.patch_validation_dates
が追加されました。
更新しました January 30, 2025
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