v3.6の変更履歴¶

DataRobotのPython APIクライアントのv3.6に導入された変更を参照してください。

Pythonクライアントv3.6¶

新機能¶

• OCRジョブを実行するための新しいクラスOCRJobResourceが追加されました。
• VectorDatabaseEmbeddingModelに新しいJina V2埋め込みモデルが追加されました。
• VectorDatabaseEmbeddingModelに小規模な多言語埋め込みモデルが新たに追加されました。
• セグメント属性を取得するメソッドDeployment.get_segment_attributesが追加されました。
• セグメント値を取得するメソッドDeployment.get_segment_valuesが追加されました。
• ドキュメントタイプのリストを返すメソッドAutomatedDocument.list_all_available_document_typesが追加されました。
• クラス別のバイアスと公平性のインサイトを返すメソッドModel.request_per_class_fairness_insightsが追加されました。
• MLOpsイベントを報告するクラスMLOpsEvent <datarobot.mlops.events.MLOpsEvent>が追加されました。 このクラスはmoderationMLOpsイベントのみをサポートします。
• そのデプロイのモデレーションイベントを取得するメソッドDeployment.get_moderation_eventsが追加されました。
• ターゲットを設定する際に使用できる高度なオプションを拡張し、新しいパラメーターnumber_of_incremental_learning_iterations_before_best_model_selectionを追加しました（AdvancedOptionsオブジェクトの一部）。 このパラメーターを使用すると、最適なモデルを選択する前に、上位5つのモデルの実行時間を指定できます。
• メソッドConnector.createでconnector_typeのサポートが追加されました。
• クラスDataQualityExportとメソッドDeployment.list_data_quality_exportsが追加されました。これは、データ品質レコードのリストを取得するために使用します。
• Azureサービスプリンシパルの資格情報に関するセキュアな設定のサポートが追加されました。
• CustomMetricでカテゴリーのカスタム指標のサポートが追加されました。
• Nemo設定を管理するクラスNemoConfiguration <datarobot.models.genai.nemo_configuration.NemoConfiguration>が追加されました。
• Nemo設定を作成または更新するメソッドNemoConfiguration.create <datarobot.models.genai.nemo_configuration.NemoConfiguration.upsert>が追加されました。
• Nemo設定を取得するメソッドNemoConfiguration.get <datarobot.models.genai.nemo_configuration.NemoConfiguration.get>が追加されました。
• SHAP分布のインサイトとやり取りする新しいクラスShapDistributions <datarobot.insights.ShapDistributions>が追加されました。
• レジストリでLLMのコンプライアンスドキュメントを生成するために、クラスDocumentOption <datarobot.models.automated_documentation.DocumentOption>の属性document_typeにMODEL_COMPLIANCE_GEN_AI値が追加されました。
• 新しい属性prompts_countがクラスChatに追加されました。
• データラングリングにクラスRecipeモジュールが追加されました。
• クラスRecipeOperationと、単一のRecipe.operations操作を表すサブクラスのセットが追加されました。
• 新しい属性similarity_scoreがクラスCitationに追加されました。
• 新しい属性retrieverとadd_neighbor_chunksがクラスVectorDatabaseSettingsに追加されました。
• 新しい属性metadataがクラスCitationに追加されました。
• 新しい属性metadata_filterがクラスChatPromptに追加されました。
• 新しい属性metadata_filterがクラスComparisonPromptに追加されました。
• 新しい属性custom_chunkingがクラスChunkingParametersに追加されました。
• 新しい属性custom_chunkingがクラスVectorDatabaseに追加されました。
• LLMのテスト設定に新しいクラスLLMTestConfigurationが追加されました。
• ホストされたLLMテスト設定を取得するには。メソッドLLMTestConfiguration.get <datarobot.models.genai.llm_test_configuration.LLMTestConfiguration.get>を使用します。
• ホストされたLLMテスト設定を一覧表示するには、メソッドLLMTestConfiguration.list <datarobot.models.genai.llm_test_configuration.LLMTestConfiguration.list>を使用します。
• LLMテスト設定を作成するには。メソッドLLMTestConfiguration.create <datarobot.models.genai.llm_test_configuration.LLMTestConfiguration.create>を使用します。
• LLMテスト設定を更新するには。メソッドLLMTestConfiguration.update <datarobot.models.genai.llm_test_configuration.LLMTestConfiguration.update>を使用します。
• LLMテスト設定を削除するには。メソッドLLMTestConfiguration.delete <datarobot.models.genai.llm_test_configuration.LLMTestConfiguration.delete>を使用します。
• LLMのテスト設定でサポートされているインサイトに新しいクラスLLMTestConfigurationSupportedInsightsが追加されました。
• ホストされたLLMテスト設定でサポートされているインサイトを一覧表示するには。メソッドLLMTestConfigurationSupportedInsights.listを使用します。
• LLMのテスト結果に新しいクラスLLMTestResultが追加されました。
• ホストされたLLMテスト結果を取得するには。メソッドLLMTestResult.getを使用します。
• ホストされたLLMテスト結果を一覧表示するには。メソッドLLMTestResult.listを使用します。
• LLMテスト結果を作成するには。メソッドLLMTestResult.createを使用します。
• LLMテスト結果を削除するには。メソッドLLMTestResult.deleteを使用します。
• 新しい属性dataset_nameがクラスOOTBDatasetDictに追加されました。
• 新しい属性rows_countがクラスOOTBDatasetDictに追加されました。
• 新しい属性max_num_promptsがクラスDatasetEvaluationDictに追加されました。
• 新しい属性prompt_sampling_strategyがクラスDatasetEvaluationDictに追加されました。
• 作成および編集リクエストにおけるデータセット評価に新しいクラスDatasetEvaluationRequestDictが追加されました。
• 新しい属性evaluation_dataset_nameがクラスInsightEvaluationResult <datarobot.models.genai.llm_test_result.InsightEvaluationResult>に追加されました。
• 新しい属性chat_nameがクラスInsightEvaluationResultに追加されました。
• 新しい属性llm_test_configuration_nameがクラスLLMTestResultに追加されました。
• 新しい属性creation_user_nameがクラスLLMTestResultに追加されました。
• 新しい属性pass_percentageがクラスLLMTestResultに追加されました。
• 新しい属性evaluation_dataset_nameがクラスDatasetEvaluationに追加されました。
• 新しい属性datasets_compatibilityがクラスLLMTestConfigurationSupportedInsightsに追加されました。
• 事前定義済み（OOTB）のデータセットエンティティに新しいクラスNonOOTBDatasetが追加されました。
• コンプライアンステストのためにOOTB以外のデータセットを取得するには、メソッドNonOOTBDataset.listを使用します。
• 事前定義済みのデータセットエンティティに新しいクラス{class}OOTBDatasetが追加されました。
• コンプライアンステストのために事前定義済みデータセットを取得するには、メソッドOOTBDataset.listを使用します。
• トレースのメタデータを取得する新しいクラスTraceMetadataが追加されました。
• クラスVectorDatabaseに新しい属性（parent_id、family_id、metadata_columns、added_dataset_ids、added_dataset_names、version）が追加されました。
• サポートされている検索設定を取得するには、メソッドVectorDatabase.get_supported_retrieval_settingsを使用します。
• ベクターデータベースをデータセットとしてAIカタログに送信するには、メソッドVectorDatabase.submit_export_dataset_jobを使用します。
• 新しいベクターデータベースバージョンを作成するために、メソッドVectorDatabase.createを更新しました。
• サポートされているベクターデータベース取得設定に新しいクラスSupportedRetrievalSettingsが追加されました。
• サポートされているベクターデータベース取得設定に新しいクラスSupportedRetrievalSettingが追加されました。
• ベクターデータベースのデータセットエクスポートジョブに新しいクラスVectorDatabaseDatasetExportJobが追加されました。
• 新しい属性playground_idがクラスCostMetricConfigurationに追加されました。
• 新しい属性nameがクラスCostMetricConfigurationに追加されました。
• リストをサポートする新しいクラスSupportedInsightsが追加されました。
• サポートされているインサイトを一覧表示するには。メソッドSupportedInsights.listを使用します。
• 新しい指標インサイトルートに新しいクラスMetricInsightsが追加されました。
• 指標インサイトを一覧表示するには。メソッドMetricInsights.listを使用します。
• 指標を別のプレイグラウンドにコピーするには、メソッドMetricInsights.copy_to_playgroundを使用します。
• OOTBの指標設定に新しいクラスPlaygroundOOTBMetricConfigurationが追加されました。
• 新しい属性ootb_dataset_name、dataset_id、dataset_nameを追加するために、クラスEvaluationDatasetMetricAggregationのスキーマを更新しました。
• 追加のオプションのフィルターパラメーターでメソッドEvaluationDatasetMetricAggregation.listを更新しました。
• 新しい属性warningがクラスOOTBDatasetに追加されました。
• 新しい属性warningがクラスOOTBDatasetDictに追加されました。
• 新しい属性warningsがクラスLLMTestConfigurationに追加されました。
• サイドカーモデル指標のプレイグラウンドへの移行をサポートするために、新しいパラメーターplayground_idがメソッドSidecarModelMetricValidation.createに追加されました。
• 新しい属性prompt_pipeline_template_idとresponse_pipeline_template_idを含めるために、クラスNemoConfigurationのスキーマを更新しました。
• 新しい属性rows_countとplayground_idがクラスEvaluationDatasetConfigurationに追加されました。

APIの変更¶

• デバッグに役立つリクエストIDで構築されるように、ServerErrorのexc_messageを更新しました。
• 機能の詳細を含むCapabilityオブジェクトのリストを取得するメソッドDeployment.get_capabilitiesが追加されました。
• 高度なオプションパラメーター：modelGroupId、modelRegimeId、modelBaselinesの名前がseriesId、forecastDistance、forecastOffsetsに変更されました。
• メソッドProject.create_from_datasetからパラメーターuse_sample_from_datasetが追加されました。 このパラメーターを設定すると、データセットのEDAサンプルを使用してプロジェクトを開始します。
• クラスShapMatrix、ShapImpact、ShapPreviewの関数にパラメーターquick_computeが追加されました。
• 既存のプレイグラウンドから新しいプレイグラウンドにインサイトをコピーするパラメーターcopy_insightsがメソッドPlayground.createに追加されました。
• パラメーターllm_test_configuration_idsがメソッドLLMBlueprint.register_custom_modelに追加されました。これは、カスタムモデルワークショップにブループリントが送信された際にLLMコンプライアンステストを実行するために使用します。

機能強化¶

• 標準のページネーションパラメーター（limit、offsetなど）がメソッドDeployment.list <datarobot.models.Deployment.list>に追加され、デプロイデータをより小さなチャンクで取得できるようになりました。

バグ修正¶

• ネットワークポリシーを制御するためのクラスCustomTaskVersionのフィールドを修正しました。 これはoutgoing_network_policyからoutbound_network_policyに変更されました。 GETアクションを実行する際、このフィールドが誤っており、常にNoneに解決されていました。 POSTまたはPATCHのアクションを実行しようとすると、間違ったフィールドは422エラーになります。 A
• 適切なフィールド名を反映するために、datarobot.enums.CustomTaskOutgoingNetworkPolicyの名前をdatarobot.enums.CustomTaskOutboundNetworkPolicyに変更しました。
• messagesフィールドの空のリストを使用できるように、クラスDataSliceSizeInfoのスキーマを修正しました。

使用非推奨のサマリー¶

• メソッドin_useからパラメーターImageAugmentationList.createが削除されました。 このパラメーターはv3.1.0で使用非推奨となりました。
• メソッドAutomatedDocument.list_available_document_typesが使用非推奨になりました。 代わりにメソッドAutomatedDocument.list_all_available_document_typesを使用してください。
• メソッドModel.request_fairness_insightsが使用非推奨になりました。 status_idの代わりにStatusCheckJobを戻すには、代わりにメソッドModel.request_per_class_fairness_insightsを使用してください。
• メソッドModel.get_prime_eligibilityが使用非推奨になりました。 Primeモデルはサポートされなくなりました。
• eligibleForPrimeフィールドはメソッドModel.get_supported_capabilitiesから返されなくなり、バージョン3.8のリリース後に削除されます。
• プロパティShapImpact.row_countは使用非推奨となり、バージョン3.7のリリース後に削除されます。
• 高度なオプションパラメーター：modelGroupId、modelRegimeId、modelBaselinesの名前がseriesId、forecastDistance、forecastOffsetsに変更されました。 以前の名前は使用非推奨であり、バージョン3.6がリリースされた後に削除されます。
• バグ修正の変更に伴い、datarobot.enums.CustomTaskOutgoingNetworkPolicyの名前をdatarobot.enums.CustomTaskOutboundNetworkPolicyに変更しました。 元の列挙型は使用できませんでした。
• datarobot.Clientでパラメーターuser_agent_suffixが削除されました。 代わりにtrace_contextを使用してください。
• 使用非推奨となったメソッドDataStore.get_access_listが削除されました。 代わりにメソッドDataStore.get_shared_rolesを使用してください。
• メソッドDataStore.update_access_listでSharingAccessインスタンスのサポートが削除されました。 代わりにSharingRoleインスタンスを使用してください。
• メソッドConnector.createとConnector.updateでfile_pathが使用非推奨になりました。

設定の変更¶

• バージョン2.0.2以降を使用できるようにするため、urllib3パッケージで上限ピンが削除されました。
• Pillowライブラリをバージョン10.3.0にアップグレードしました。"images"エクストラ(pip install datarobot[images])にDataRobotをインストールしているユーザーは、このライブラリが必須であることに注意してください。

ドキュメントの変更¶

• API Reference pageは、より使いやすくするために複数のセクションに分割されました。
• 値が返されないことを明確にするために、メソッドProject.refreshのドキュメントを修正しました。
• クラスExternalScoresのコード例を修正しました。
• ReadTheDocsドキュメントのコード例にコピーボタンが追加され、利便性が向上しました。
• ドキュメントから古い「例」セクションが削除されました。 その他の例については、 DataRobotのAPIドキュメントホームを参照してください。
• ドキュメントから重複していた「使用を開始する」セクションが削除されました。
• Sphinx RTDテーマv3に更新しました。

エクスペリメントの変更¶

• クラスChunkDefinitionのupdateメソッドにforce_updateパラメーターが追加されました。
• クラスChunkDefinitionから属性select_columnsが削除されました。
• チャンキングサービスV2で初めてエクスペリメントがサポートされました
• DatasetDefinition
• DatasetProps
• DatasetInfo
• DynamicDatasetProps
• RowsChunkDefinition
• FeaturesChunkDefinition
• ChunkDefinitionStats

• ChunkDefinition

• 新しいメソッドupdateがクラスChunkDefinitionに追加されました。

• Added experimental support for time-aware wrangling, including a usage template:

• datarobot._experimental.models.time_series_wrangling_template.user_flow_template：実験的な変更により、SnowflakeまたはPostgresのデータに対して自動化された時系列の特徴量エンジニアリングが提供されます。

• レシピの作成時にSparkダイアレクトを使用する機能が追加され、ファイルでデータラングリングがサポートされるようになりました。

• 新しい属性warningがクラスChatに追加されました。

• すべてのモジュールをdatarobot._experimental.models.genaiからdatarobot.models.genaiに移動しました。

• 既存のサンプルモデルから増分学習の最初のイテレーションをトレーニングする新しいメソッドModel.train_first_incremental_from_sampleが追加されました。 「データセットサンプルからのプロジェクト作成」機能フラグが必要です。