版本 0.2.0#

我们很高兴宣布发布 AutoGluon-Cloud 0.2.0。此版本增加了对 TimeSeriesCloudPredictor 的支持。请试用并向我们提供反馈！

目前，AutoGluon-Cloud 支持使用 AutoGluon 深度学习容器版本 0.6.0 及更高版本训练和部署 TabularPredictor、MultiModalPredictor 和 TimeSeriesPredictor。始终建议使用最新版本的容器，因为它具有更多功能并更新了安全补丁。

要了解更多信息，请查看我们的教程

此版本包含来自 2 位贡献者的 27 个提交。

在此处查看完整的提交变更日志：https://github.com/autogluon/autogluon-cloud/compare/0.1.0…0.2.0

完整贡献者列表（按提交数排序）

  • @yinweisu, @gidler

此版本支持 Python 3.8、3.9 和 3.10 版本。从本版本开始不再支持 Python 3.7。

新功能：TimeSeriesCloudPredictor#

我们很高兴宣布，您现在可以在云端使用 SageMaker 后端训练 TimeSeriesPredictor，就像训练 TabularPredictor 和 MultiModalPredictor 一样。在此处查看快速示例！here

  • @yinweisu (#37, #38)

新的文档网站风格#

我们已更新文档网站，使其与 AutoGluon 主站使用的新风格匹配。在此处查看here

  • @yinweisu (#62)

  • 特别感谢 @gidler 指导本次更新。

通用：#

  • 增加了 Python 3.10 支持，取消了 Python 3.7 支持。@yinweisu (#29)

  • 更新了依赖项范围。@yinweisu (#59)

改进和重构：#

  • 针对大型模型的并发和空间控制。@yinweisu (#42)

  • 提取 Sagemaker 后端。@yinweisu (#43)

  • IAM 角色和策略工具。@yinweisu (#53)

  • 为 to_local_predictor() 调用添加了更好的警告消息。@yinweisu (#64)

错误修复/文档改进：#

  • 教程修复。@yinweisu @gidler (#33 #41 #55 #56 #57 #63)

CI：#

  • @yinweisu (#42, #45, #48)

分布式训练：#

添加了组件以在未来支持分布式训练。此功能尚不可用，但正在积极开发中

  • Ray 接口。@yinweisu (#43)

  • Ray AWS 集群配置生成器。@yinweius (#47)

  • Ray AWS 集群管理器。@yinweisu (#49)

  • Ray 作业。@yinweisu (#51)

其他#

  • 其他。@yinweisu (#31, #34, #36, #58)