Watson Machine Learning 中新增和更改的内容
Watson Machine Learning更新可包括新功能和修复。 版本按时间倒序排列，因此最新版本位于主题的开头。
您可以在 IBM Software Hub 中查看平台和所有服务的新功能列表。
IBM watsonx™ 版本 2.4.0
该软件 Watson Machine Learning 的新版本已于 2026年6月发布。
本版本包括以下更改：
- 新功能
- 此次发布的 "Watson Machine Learning包含以下功能：
- 部署空间的新作业操作员角色
现在，您可以在部署空间中将“作业操作员”角色分配给协作者。 此新角色专为生产环境设计，适用于您需要委派作业执行和调度职责，但无需授予完整编辑权限的情况。
在向部署空间添加协作者时，可使用新的“作业操作员”角色。 作业操作员可以在确保作业定义和资产完整性的同时，管理作业的运行。 当作业操作员运行作业时，该作业将以在部署空间中被授予作业权限的编辑者或管理员的权限进行执行。
通过使用作业操作员角色，您可以获得以下好处：增强安全性 ：将作业执行职责与资产修改权限分离
生产就绪 ：让运维团队能够管理作业运行，同时确保不会对生产环境中的资产造成任何风险
灵活的任务委派 ：允许编辑和管理员将日常工作管理任务委派给他人，同时仍能掌控相关规则的定义
审计合规 ：在受监管的环境中保持职责的明确分离
如需了解更多信息，请参阅 《部署空间协作者角色和权限》。
- 利用异步执行扩展您的 AI 工作负载
现在，您可以异步运行 AI functions 和AI服务，从而提升I/O密集型任务的性能和可扩展性。
在定义异步生成器函数时，运行时会自动检测并并行执行它们，从而支持外部 API 调用、文件 I/O 以及并行异步任务。
generate_batch()generate_stream()对于 AI 服务，这三种方法——generate()、和——均支持异步执行，可用于完全异步的请求处理、流式响应以及批处理任务。 运行时会自动检测您的函数或服务是同步的还是异步的，因此您无需更改部署流程即可采用异步模式。如需了解更多信息，请参阅《 编写可部署的 Python 函数 》和 《手动编写和部署 AI 服务》。
- 使用新的
onnxruntime_opset_21软件规范部署机器学习模型 现在，您可以使用新的
onnxruntime_opset_21软件规范部署机器学习模型。 该规范提供了更强的性能，并增强了与最新 ONNX 模型格式的兼容性。如需了解更多信息，请参阅软件规格说明。
- 使用 25.1 软件规范的版本
runtime-25.1-py3.12-cuda部署AI服务 现在，您可以使用 25.1 软件规范的最新
runtime-25.1-py3.12-cuda版本部署AI服务，并利用GPU对您的代码进行推理。如需了解更多信息，请参阅软件规格说明。
- 配置运行时专用临时存储，以确保可预测的调度并实现更安全的容量规划
- AutoAI现在，您可以在.中为每种运行时类型配置临时存储请求和限制。 通过在自定义资源中
WmlBase设置这些值，您可以防止在磁盘空间不足时运行时 Pod 被驱逐，并确保工作负载拥有下载模型、存储临时数据和日志所需的临时存储空间。
- 5.3.1 补丁的新功能
- 此版本包含以下功能， Watson
Machine Learning 这些功能最初是在 IBM® Software
Hub5.3.1 补丁中引入的：
- 部署导出到 ONNX 的机器学习模型 1.17
- 从版本 5.3.1 的补丁 2 开始，您可以部署已导出为 ONNX 1.17 格式的机器学习模型。
- 更新
- 本次发布引入了以下更新：
- 删除基于以下内容的软件规范 Runtime 24.1
所有基于 的 Runtime 24.1 软件规范现已移除。 如果您有任何使用旧版软件规范的资产，必须使用最新的对应软件规范重新创建它们。
如需了解更多信息，请参阅软件规格说明。
- 本版本修复了客户报告的问题
- 有关本次发布中已修复的客户报告问题的列表，请参阅支持网站 IBM 上的相关文档 待修复列表 IBM Cloud Pak for Data 。
- 已弃用的功能
- 以下功能在本版本中已弃用：
- do_20.1 软件规范已弃用 Decision Optimization
do_20.1该软件的 Decision Optimization 规范已弃用，并将在未来的版本中移除。 如果您有任何使用已弃用的软件规范的资产，请将其迁移至相应的最新软件规范。如需了解更多信息，请参阅软件规格说明。