これらの機能とAzure Databricksプラットフォームの機能強化は、2024 年 9 月にリリースされました。
注
リリースは段階的に行われます。 Azure Databricks アカウントは、最初のリリース日から 1 週間以上経過するまで更新されない場合があります。
2024 年 9 月 30 日
Git フォルダーと Repos (レガシ) では、作業ブランチごとに 1 GB と 20000 のワークスペース資産がサポートされるようになりました。
Meta Llama 3.1 405B Instruct が Databricks 関数呼び出しでサポートされるようになりました
2024 年 9 月 25 日
Meta Llama 3.1 405B Instruct が Databricks 関数呼び出しでサポートされるようになりました。
すべてのお客様が vector_search() を利用できるようになりました (パブリック プレビュー)
2024 年 9 月 25 日
vector_search() のパブリック プレビューにより、モザイク AI ベクトル検索がサポートされているリージョンのすべてのお客様が利用できるようになりました。 アクセスを要求する必要がなくなりました。
SQL を使用してモザイク AI ベクター検索インデックスのクエリを実行する方法については、 vector_search 関数 を参照してください。
Meta Llama 3.2 3B モデルと 1B モデルは、モデル サービスでサポートしています
2024 年 9 月 25 日
Meta Llama 3.2 3B モデルと Meta Llama 3.2 1B モデルは、 Foundation Model API でプロビジョニングされたスループットがサポートされるようになりました。
Meta Llama 3.2 3B モデルと 1B モデルは、Foundation Model の微調整でサポートされています
2024 年 9 月 25 日
Meta Llama 3.2 3B モデルと Meta Llama 3.2 1B モデルが Foundation Model Fine-tuning でサポートされるようになりました。 「サポートされているモデル」を参照してください。
Power BIへの発行は既に一般公開されています
2024 年 9 月 24 日
Power BIへの発行機能が現在一般公開されています。 この機能により、ユーザーは Databricks 上のテーブル/スキーマからセマンティック モデルをシームレスに作成し、Power BI Service に直接発行できます。
開始するには、Azure Databricks から Power BI サービスに公開するを参照してください。
@を使用して Databricks Assistant プロンプトでテーブルを参照する
2024 年 9 月 24 日
アシスタント プロンプトでテーブルをすばやく参照するには、 @ 記号を使用します。
@を使用したプロンプトの参照テーブルを参照してください。
AI Playground でのツール呼び出し生成 AI エージェントのプロトタイプ作成とエクスポート
2024 年 9 月 24 日
AI Playground を使用して、ツール呼び出し元の AI エージェントのプロトタイプ作成とエクスポートを行います。 これで、Unity Catalog 関数の形式で AI エージェント ツールを提供し、AI プレイグラウンドで直接エージェントと対話できるようになりました。
AI エージェントをノートブックにエクスポートして、さらに反復処理し、品質を評価してデプロイします。 「 AI エージェントの作成」を参照してください。
新しい EXTERNAL USE SCHEMA 特権を使用して Unity Catalog 内のデータへの外部アクセスを制御する
2024 年 9 月 18 日
新しい EXTERNAL USE SCHEMA 特権を使用すると、Apache Iceberg クライアントや Microsoft Fabric などの外部処理エンジンが Unity カタログのオープン API または Iceberg API を使用してデータにアクセスする場合に、Unity カタログ内のデータへのアクセスを制限できます。 「Unity Catalog への外部データ アクセスを有効にする」を参照してください。
GTE v1.5 (英語) 埋め込みモデルが Foundation Model API プロビジョニング スループットでサポートされるようになりました
2024 年 9 月 13 日
Foundation Model API によってプロビジョニングされたスループット では、GTE v1.5 (英語) モデル gte-base-en-v1.5 と gte-large-en-v1.5 がサポートされるようになりました。
Databricks Assistant で迅速修正を利用して、コードをインラインでデバッグします。
2024 年 9 月 12 日
コード実行中にエラーが発生すると、Assistant クイック修正が 1 行での修正を提案します。 修正を受け入れ、コードの実行を続行します。
「クイック修正」を参照してください。
アカウントの支出を監視するための予算を作成します (パブリック プレビュー)
2024 年 9 月 11 日
アカウント管理者は、Azure Databricks アカウントの支出を追跡する予算を作成できるようになりました。 予算には、ワークスペースとカスタム タグに基づき支出を追跡するカスタマイズされたフィルターを含めることができます。 「予算の作成と監視」を参照してください。
Foundation Model Fine-tuning をすべての顧客が利用できるようになりました (パブリック プレビュー)
2024 年 9 月 10 日
Foundation Model Fine-tuning は、 centralus、 eastus、 eastus2、 northcentralus、 westusの各リージョンのすべてのお客様が利用できるようになりました。 お客様は、これらのリージョンでこの機能を使用するためにアクセス権を要求する必要がなくなりました。
Foundation Model Fine-tuning を使用すると、独自のデータを使用して基礎モデルをカスタマイズし、特定のアプリケーションのパフォーマンスを最適化できます。 基盤モデルの微調整またはトレーニングを継続すると、モデルをゼロからトレーニングするよりもはるかに少ないデータ、時間、コンピューティング リソースを使用して、独自のモデルをトレーニングできます。 「 Foundation Model Fine-tuning」を参照してください。
AI Gateway がパブリック プレビューになりました
2024 年 9 月 9 日
Mosaic AI Gateway がパブリック プレビューになりました。 これは、組織内の生成 AI モデルの使用と管理を合理化する一元化されたサービスです。
AI Gateway は、次の機能を使用して、エンドポイントにサービスを提供するモデル化にガバナンス、監視、運用の準備を提供します。
- アクセス許可とレート制限 アクセス権限を持つユーザーとアクセスの頻度を制御します。
- ペイロード ログ 推論テーブルを使用してモデル API に送信されるデータを監視および監査します。
- 使用状況の追跡 システム テーブルを使用して、エンドポイントの運用状況と関連コストを監視します。
- AI Guardrails 要求と応答で不要なデータと安全でないデータを回避します。
- トラフィック ルーティング デプロイ中とデプロイ後の運用停止を最小限に抑えます。
Meta Llama 3.1 70B および 8B モデルが Foundation Model Fine-tuning でサポートされます
2024 年 9 月 9 日
Meta Llama 3.1 70B モデルと Meta Llama 3.1 8B モデルが Foundation Model Fine-tuning でサポートされるようになりました。 「サポートされているモデル」を参照してください。
AI が生成したコメントの拡張サポート
2024 年 9 月 6 日
AI が生成したコメントのサポートには、テーブルとテーブル列に加えて、カタログ、スキーマ、関数、モデル、ボリュームが含まれるようになりました。 インライン アシスタントは、カタログ エクスプローラーでコメントを編集するのにも役立ちます。 「AI が生成したコメントを Unity Catalog オブジェクトに追加する」を参照してください。
課金対象の使用状況テーブルでクリーン ルームの使用状況を監視
2024 年 9 月 5 日
system.billing.usage テーブルにusage_metadata.central_clean_room_id値が含まれるようになり、クリーン ルームの使用状況によって発生するコストの監視ができるようになりました。 「課金対象使用状況システム参照表」を参照してください。
Visual Studio Code用の Databricks 拡張機能が GA である
2024 年 9 月 4 日
Visual Studio Code用の Databricks 拡張機能が一般公開されました。 この拡張機能を使用すると、Visual Studio Code からリモート Azure Databricks ワークスペースに接続し、宣言型オートメーション バンドルを簡単に定義、デプロイ、実行し、ノートブックをデバッグしてジョブとして実行し、クラスターとジョブでファイルを実行し、ローカル コードを VSCode IDE からワークスペースに同期することができます。
Visual Studio Code用の Databricks 拡張機能をインストールしてすぐに開始するには、Visual Studio Code の
Foundation Model API でプロビジョニングされたスループットで関数呼び出しがサポートされるようになりました
2024 年 9 月 3 日
OpenAI と互換性のある関数呼び出しが、Foundation Model API のプロビジョニング済みスループットで使用できるようになりました。 この起動には、プロビジョニングされたスループット ワークロードに対する Llama 3.1 8B Instruct モデルの関数呼び出しサポートも含まれています。
Azure Databricks での
システム テーブルが一般公開されています
2024 年 9 月 3 日
Azure Databricks システム テーブル プラットフォームが一般公開されました。 このリリースには、system.billing.usage テーブルと system.billing.list_price テーブルの GA リリースも含まれています。
システム テーブルのリファレンスを参照してください。