実行時間とオーケストレーション マルチポッド Kubernetes ステップオペレータの仕事: コマンドステップは、現在 Kubernetes ステップオペレータで複数の Kubernetes ポッドで実行できます。KubernetesStepOperatorSettings で pod_count を設定して、ステップをインデックスされた仕事として起動し、コマンド型のワークロードを pods に分散することを容易にする。PR #5104 ローカルドッカーサンドボックス: ZenML にはローカルドッカーサンドボックスとユニフィ。..
知られている問題 アルテファクトバージョンの削除は、このリリースで API を通して破られ、0.96.3 で修正されます。アーティファクトバージョンは、まだ python SDK を使用して削除できます: zenml.client からインポート クライアント クライアント (().delete_artifact_version ((..., server_side=False) ダイナミックパイプライン ダイナミックステップの明示的な開始順序:ダイナミックパイプラインは、現在 start_after=...をサポートしていますステップを呼んでいる時、あなたをコント。..
SSH上でパイプラインとステップを実行する:ZenMLには、SSH経由でアクセス可能なリモートマシンでワークロードを実行するためのSSHオーケストレーターとSSHステップオペレータが含まれています (PR #4953).これにより、完全なクラスタベースのバックエンドを採用することなく、既存のサーバーまたはオンプレームインフラストラクチャを実行ターゲットとして使用し、同時にZenMLを通じて実行を管理することが容易になります。変更点 古いドキュメントにバージョン 0.95.1 を追加します
既知の問題。Docker認証ヘルパーは、ZenML が使用しようとしているレジストリの有効でない認証情報を含んでいる場合、これらの認証はサービスコネクタによって設定された認証情報よりも優先され、以下のエラーが発生します。RuntimeError: Dockerエラー: denied: Your authorization token has expired.再認証して再試してください。..次のリリースで修正されます。 その間、ドーカー。..
ステップオペレータを持つダイナミックパイプライン ステップオペレータを使用するステップでダイナミックパイプラインの実行はより信頼性がある。動的パイプラインでステップオペレータでステップを実行する際に、そのステップがパイプライン。depends_on に明示的にリストされていない限り失敗する問題が修正されました。ステップなしの孤立したステップで既に使用されている行動と一致します ステップなしの孤立したステップで既に使用されている行動と一致します
既知の問題 GCP,Azure または S3 アーテファクト ログ ストアを保持している間にデバッグ ログを有効にする場合、パイプラインまたはステップ 実行の終了時にデッドロックが発生します。0.95.1で固定しましたPR #4844 の変更: ZenML は現在 Python 3.14,およびローカルまたはサーバーエクストラを使用する環境は、0.18.0 から 0.38.0 に SQLModel アップグレードに対応する必要があります。もしこれらの追加要素に頼っているなら 固定されたSQLMをレビューして更新してください
インフラストラクチャと展開の改善 強化されたGKEプライベートクラスターサポート: GoogleのDNSベースの制御平面エンドポイントを使用するプライベートGKEクラスターに接続する際にGCPサービスコネクタの故障が修正されました。ZenMLは現在、gcloudコンテナクラスターの get-credentials --dns-endpoint と同じ方法で接続し、プライベートクラスターへの信頼性の高いアクセスを保証します。PR #4856 固定ドッカー構築要件: リ。..
Pipeline Run のライブイベントストリーミング 実行しているパイプラインからリアルタイムでカスタムイベントをストリーミングできます!zenml.streaming.publish() をどのステップやダイナミックパイプラインから呼び出し、サーバー送信イベント (SSE) を介して消費できるイベントをプッシュします。この機能を有効にするには、サーバーの設定で stream_broker_implementation_source を設定します。最初の実装には Redis ベースの。..
新しい Databricks Step Operator 新しい Databricks Step Operator PR #4648 を使って Databricks に個々のパイプライン ステップを実行できます。これは、他のパイプラインが異なるオーケストレーターを使用している間に、Databricks実行時に実行される特定のステップが欲しくなったときに便利です。Databricksのオーケストレーターは、現在、タグの設定もサポートしています。
変更点 古いドキュメントにバージョン 0.94.1 を追加する @github-actions[bot] in #4701 @dependabot[bot] in #4705 の 2 つのアップデートでマイナー・アンド・パッチグループをバックする zizmor SHA / バージョン不一致を修正し、 lint.sh に zizmor を追加する @strickvl in #4703 壊れたドキュメントヘッダを修正する - @Json-Andriopoulos のトリガー - #4707 の Misc kitaru エクステンション @schustmi の #4715 容器エンジンの抽象化を導入し、podm を追加する。..
ZenMLのダッシュボードには、一目でパイプラインの実行の包括的な概要を提供する Run Summary View が含まれています。 PR #1029.パイプラインの実行履歴 PR #1028のよりよい可視化のために、タイムラインの行が自動的にサイズ変更されます。ダイナミックパイプラインのアーティファクト名入れ替え: 今ではアーティファクト名入れ替えを。..
パイプライン実行制御 パイプライン停止と再開 パイプライン実行: 外部の入力を待機しながら動的パイプラインを一時停止するために zenml.wait (等待) を導入し、入力が提供されるまで自動的にリソースを解放します。実行は自動的に (スナップショットをサポートするリモートオーケストレーターを使用する場合) または zenml パイプラインの実行を再開 <ID> を介して手動で再開できます。PR #4588 オーバーライドステップ リプレイの入力:
変更を破る 古いエンドポイントと、レガシートリガー、アクション、イベントソースのクライアントメソッドは削除されています。コードに endpointやメソッドを明示的に使っていない限り 影響を受けませんカスタムステップオペレータフレアバーは、ダイナミックパイプラインで動作するために新しい submit_step と get_step_status メソッドを実装する必要があります。古い打ち上げ方法は 静的パイプラインでしか 機能しない
必要なファイルに新しいバージョンを追加します。リリースメモ 共同著者:ZenML GmbH info@zenml.io 共同著者:マイケル・シュスター michael.schuster.ffb@googlemail.com