Mlrun

Latest version: v1.7.0

Safety actively analyzes 681866 Python packages for vulnerabilities to keep your Python projects secure.

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0.4.3

Not secure

* redo dask runtime
* enhance remote build and run
* add deploy step to all container runtimes
* added Spark example
* fixed nuclio-serving
* scheduler
* service use gevents
* fixed/enhanced code_to_function()

0.4.1

Not secure

major changes:
* Working with API service to provision and monitor jobs
* updated Nuclio runtime to support same semantics as other runtimes
* updated Nuclio-serving (Nuclio+KFServing) to latest version of KFServing
* Initial support for SQL DB
* Initial UI version
* Function lifecycle management (build, save, load, ..)
* support remote build and job submission (via API service)
* improved stability and bug fixes

0.3.3

Not secure

* improve IO and logging
* Spark enhancements
* Bug fixes
* Pin KFServing version

0.3.2

Not secure

* add spark runtime and examples
* add DB and initial UI
* function life cycle (save, export, import, ..)
* simplify KubeFlow Pipelines integration
* more examples and demos
* add get with range and stat() to data objects
* bug fixes and enhancements

0.3.1

Not secure

* update kaniko version
* update/clean nuclio runtime
* cli can create run from function yaml file (url or path)
* Fix artifacts (27)
* remove function "workers"
* update pkg path
* update import function
* add UI dashboard YAML (for k8s)
* add job submit API to HTTPD
* update DB: fix artifact_store, add log append/offset
* add mlrun_jobs example

0.3.0

Not secure

* add http db
* import/export functions
* refactor runtime to have a spec
* rename to new_function
* fix/extend mlrun op
* mpijob fix/improve
* Configuration system (3)
* Config from file & env
* config with levels
* add xgb example + fixes
* move .build to .spec
* bug fixes
* add nuclio deploy
* fixed + nuclio support handler
* update readme and examples

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Has known vulnerabilities

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1.7.1rc8
1.7.1rc7
1.7.1rc6
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