Modelo Google Gemini 2.5 Pro aposentado no Databricks
O modelo Google Gemini 2.5 Pro foi descontinuado nas APIs de Foundation Model. Migre suas cargas de trabalho para o Gemini 3.1 Pro ou 3.5 Flash.
O que mudou
Para que serve
Aposentadorias de modelos exigem a atualização de aplicações para evitar falhas em produção. Use esta consulta SQL para identificar quais endpoints e usuários ainda dependem de um modelo descontinuado.
Como usar
Execute a consulta abaixo no Databricks SQL para localizar o uso do modelo antigo:
SELECT
eu.requester,
se.endpoint_name,
se.entity_name,
COUNT(*) AS request_count,
SUM(eu.input_token_count) AS total_input_tokens,
SUM(eu.output_token_count) AS total_output_tokens,
MIN(eu.request_time) AS first_request,
MAX(eu.request_time) AS last_request
FROM system.serving.endpoint_usage eu
JOIN system.serving.served_entities se
ON eu.served_entity_id = se.served_entity_id
WHERE LOWER(se.entity_name) LIKE '%gemini-2.5-pro%'
GROUP BY eu.requester, se.endpoint_name, se.entity_name
ORDER BY request_count DESC
O que acontece nesse código:
- Junta as tabelas do system schema de uso de endpoints e entidades atendidas.
- Filtra pelo nome do modelo descontinuado nos endpoints.
- Agrupa por usuário solicitante e nome do endpoint para consolidar as chamadas.
- Retorna a contagem de requisições, total de tokens e período de uso.
Limitações e requisitos
O modelo Gemini 2.5 Pro não está mais acessível para novas cargas nem para workspaces sem uso anterior. As opções recomendadas de substituição são o Gemini 3.1 Pro e o Gemini 3.5 Flash.
Como aplicar num pipeline
Identifique os endpoints afetados usando o sistema de auditoria, altere a configuração do endpoint para apontar para o novo modelo e valide as chamadas da aplicação.
- foundation model apis
- model serving
- gemini
- generative ai
Google Gemini 2.5 Pro is retired
Resumo e explicação gerados por IA a partir da release note oficial. Em caso de dúvida, a documentação oficial da plataforma prevalece.
Relacionadas
- DatabricksGA
Repositórios de pacotes em nível de workspace para Databricks Apps
Administradores de workspace podem configurar repositórios padrão de pacotes Python e npm para Databricks Apps.
databricks apps · workspace settings - DatabricksGA
Redimensione partições de stateful streaming sem perder o checkpoint no Databricks
Agora é possível alterar o número de partições de shuffle em queries Structured Streaming e pipelines Lakeflow sem descartar o estado do checkpoint.
structured streaming · lakeflow - DatabricksAtualização
Google Gemini 4 Argon disponível no Unity Gateway do Databricks
O modelo multimodal Google Gemini 4 Argon já pode ser acessado via Foundation Model APIs e Unity Gateway.
unity catalog · foundation model apis