Avec les premiers frissons de l’année, nous sommes enchantés de vous présenter les évolutions récentes de Saagie ! ❄
Trois mois se sont écoulés depuis notre dernière mise à jour, et nous sommes ravis de partager avec vous les développements qui ont enrichi notre plateforme.
Découvrez en douceur les dernières actualités avec notre mise à jour de début 2024 : 2023.05. 🌬️✨
1. Mises à jour du produit (2023.05)
TLDR : To Long Didn't Read
- Retrouvez sur la Marketplace GitHub notre GitHub Action. Celui-ci vise à faciliter la mise en place du processus de CI/CD sur votre plateforme Saagie.
- La gestion des espaces de stockage a été améliorée. Il est désormais possible d'augmenter la capacité d'un espace de stockage, ainsi que de déplacer un espace de stockage vers un autre projet.
- Il est maintenant possible de dupliquer un pipeline.
- Un nouveau dashboard de capacity planning pour les jobs et les pipelines a été ajouté à l’add-on Saagie Usage Monitoring (SUM).
- Apprenez à reprendre l'exécution d'un pipeline à partir du point où il s'est arrêté en cas d'échec.
- Apprenez à créer un pipeline de Machine Learning avec BigQuery et Saagie.
Le GitHub Action de Saagie
Retrouvez sur la Marketplace GitHub notre GitHub Action visant à faciliter la mise en place du processus de CI/CD sur votre plateforme Saagie. Celle-ci vous fournit un ensemble d’options personnalisables pour mettre à niveau vos jobs et pipelines sur votre plateforme Saagie.
Utiliser Jupyter Notebook avec une IA générative
Déplacer un espace de stockage
Vous pouvez désormais déplacer un espace de stockage d’un projet à un autre et sur une plateforme différente à partir de la page Storage de votre projet.
Augmenter la taille d’un espace de stockage
Vous pouvez désormais augmenter la capacité de votre espace de stockage en l’éditant.
🔥 Important
Pour que cela fonctionne, vous devez ajouter l’option ‘allowVolumeExpansion : true’ au fichier storage.yml créé lors de la configuration de votre ou vos cluster(s). Pour plus d’informations, voir la partie Créer des classes de stockage pour votre plateforme Saagie pour EKS, AKS, GKE et d’autres plateformes de service.
Dupliquer un pipeline
Depuis la liste des pipelines ou depuis la page Overview d’un pipeline, vous pouvez maintenant dupliquer la version courante de votre pipeline.
Cela vous évite de repartir de zéro et améliore votre productivité.
Nouveau dashboard Saagie Usage Monitoring (SUM)
Un nouveau dashboard par défaut a été ajouté dans SUM. Celui-ci vous donne des informations sur la capacité de planification (capacity planning) de vos jobs et de vos pipelines.
Reprendre l’exécution d’un pipeline
Vous disposez désormais d’une solution pour reprendre l’exécution d’un pipeline qui a échoué. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles un pipeline peut ne pas s’achever. Le redémarrer depuis le début peut être coûteux et prendre du temps. Cette solution vous permet ainsi de reprendre là où le pipeline s’est arrêté et de terminer les jobs restants. Le tout, sans avoir à ré-exécuter votre pipeline dans son entièreté.
Créer des pipelines de Machine Learning avec BigQuery et Saagie
Apprenez à faire du Machine Learning avec BigQuery et Saagie, en lisant notre nouvelle section “How-to” dédiée. Dans cette section, nous nous intéresserons à la tâche d’analyse des sentiments appliquée aux critiques de films dans l’IMDB (Internet Movie Database). Nous suivrons chaque étape de ce processus. Notre objectif étant de déterminer la polarité des critiques, c’est-à-dire si elles sont positives ou négatives.
Cette section comprendra plusieurs articles. Un article pour chaque étape du processus d’analyse des sentiments. L’article Send Data to BigQuery est le premier d’une série de quatre. Restez à l’écoute !
Partagez vos modèles de Machine Learning sur Hugging Face avec Saagie
Découvrez comment partager vos modèles de Machine Learning sur Hugging Face en utilisant Saagie. Utilisez ensuite vos modèles avec notre add-on Saagie Hugging Face Model Server. Celui-ci se compose de l’app Saagie HF ModelServer TextCLF qui a été conçue pour faciliter le déploiement et la prédiction des modèles de Deep Learning de Hugging Face pour la classification de texte.
2. Amélioration de l'expérience utilisateur
Amélioration de l’accès au Saagie Resources Monitoring (SRM)
L’accès au SRM a été amélioré pour une meilleure expérience utilisateur.
Pour y accéder, vous pouvez désormais cliquer sur [Resource Details] dans le menu de navigation secondaire du module Monitoring. Cela ouvrira le SRM dans un nouvel onglet.
3. Corrections de bugs
- Un job qui s'exécute dans un pipeline planifié avec un problème d'image invalide stoppera désormais le pipeline.
- Un job qui s'exécute dans un pipeline planifié peut maintenant être arrêté manuellement.
- Désormais, l'arrêt d'un job planifié passe le statut de l'instance en cours d’exécution en Stopped et arrête également son exécution sur le cluster.
4. Mises à jour du catalogue des technologies Saagie
Les technologies suivantes ont été ajoutées au catalogue des technologies officiel Saagie :
Jobs intégrés et externes
- R: le context 4.3 a été ajouté.
Apps
- CloudBeaver: le context 1.2.0 a été déprécié.
- RStudio: le context 4.1 a été déprécié.
Saagie Usage Monitoring: les contextes For Saagie 2023.02, For Saagie 2023.03, For Saagie 2023.04 et For Saagie 2023.05 ont été ajoutés.
💡 Astuce
N’oubliez pas de synchroniser vos répertoires Saagie pour les maintenir à jour.
Retrouvez toutes les informations et mises à jour de la plateforme dans notre doc !
