リリース期間: 2026年7月2日〜26日
2026年7月 プラットフォームアップデート
大規模クエリのデータセット複製、セグメンテーションモデルカタログの拡充、一覧表示の高速化、学習復旧の安定性、バージョン別結果の分かりやすさを強化しました。
互換性既存リソースは互換
必要な対応信頼性改善については不要
提供条件権限・有効なサービスに依存
データセットとアノテーション
- データセット全体または現在の絞り込み条件を複製し、学習・検証・テスト分割を必要に応じて維持できます。大規模な絞り込み複製では送信時のクエリを使用するため、一覧にまだ読み込まれていない一致サンプルも対象になります。
- 全件、学習、検証、テストのアノテーションを CSV または JSON で出力できます。
- COCO アノテーションを、より安全な検証と分かりやすい未一致・無効項目の案内付きでインポートできます。
- TIFF 画像のアップロードとプレビュー対応が改善されました。
- Shift+Rectangle、Magic Click、Auto Annotate の起動、準備、進捗、復旧状態が分かりやすくなりました。
- 新しいサンプルだけを分割し、既存の分割を維持できます。
学習とパイプライン復旧
- 中断したパイプラインを最新の有効なチェックポイントから再開できます。
- 学習済みチェックポイントが利用できる場合、学習を繰り返さず評価だけを継続できます。
- ファインチューニング元のチェックポイントとの関連が維持されます。
- モデルバージョンごとに固定された ML バックエンドを確認でき、派生する複製・ファインチューニングのパイプラインには適切な固定バックエンドが引き継がれます。
- チェックポイント作成前に失敗したパイプラインの最初のモデルバージョンを再試行できます。この限定的な復旧では、後続バージョンの復旧方法を変えずに、そのバージョンを最初から実行します。
- GPU メモリ不足の原因、利用可能メモリ、現在のバッチサイズ、計算可能な推奨値を確認できます。
結果とモデル評価
- コンパクトな二値分類サマリーではデフォルト閾値 0.5 を使用します。詳細分析では、検証データで選択した値、テストサンプル最適値、閾値非依存の評価点を引き続き区別します。
- 分類・セグメンテーションの構造化結果を素早く確認できます。
- 完了パイプラインを比較し、モデルバージョンを個別タブで確認できます。
- セグメンテーション予測と正解マスクを並べ、完了モデルのレポートを作成できます。
- 保護されたプレビューと説明可能性成果物を認証済みパスで読み込みます。
モデルと技術連携
- 対応するワークフローで、新しいセグメンテーションカタログ候補を確認できます。パノプティックセグメンテーション向けの EoMT DINOv2 Small／Base／Large 640、インスタンスセグメンテーション向けの RF-DETR Segmentation Nano／Small／Medium／Large と RTMDet-Ins Tiny／Small／Medium／Large が含まれます。プラットフォームで新規作成するパイプラインではアーキテクチャが自動選択され、利用可能な代替候補は計画済みの Architecture リソースに表示されます。カタログに表示されても、すべての ML バックエンドで各系列を実行できるとは限らないため、実行前にワークスペースでの利用可否を確認してください。
- 対応する表形式分類・回帰で XGBoost、LightGBM、CatBoost を利用できます。
- 認証済み REST とローカル MCP で、機能確認、データセット管理、パイプライン設定・実行、結果確認、デプロイ操作を行えます。
- 大規模なデータセットとパイプライン一覧を段階的に読み込み、後続ページの再試行時も読み込み済み項目を保持できます。ダッシュボードと大規模分類データの概要表示も効率化されました。
- 製品 UI を英語・日本語・フランス語で利用でき、よく使うワークフローの翻訳と操作性も細かく改善されました。
- 既存のデータセット、パイプライン、モデルバージョン、デプロイメント、マルチターゲット画像チェックポイントとの互換性を維持します。