Udostępnij za pośrednictwem

Databricks Runtime 4.1 ML (EoS)

  • Artykuł

Uwaga

Obsługa tej wersji środowiska Databricks Runtime została zakończona. Aby uzyskać datę zakończenia pomocy technicznej, zobacz Historia zakończenia pomocy technicznej. Wszystkie obsługiwane wersje środowiska Databricks Runtime można znaleźć w temacie Databricks Runtime release notes versions and compatibility (Wersje i zgodność środowiska Databricks Runtime).

Środowisko Databricks Runtime 4.1 ML zapewnia gotowe do użycia środowisko do uczenia maszynowego i nauki o danych. Zawiera wiele popularnych bibliotek, w tym TensorFlow, Keras i XGBoost. Obsługuje również rozproszony trening TensorFlow przy użyciu struktury Horovod.

Uwaga

Ta wersja została wycofana 17 stycznia 2019 r. Zalecamy użycie nowszej wersji środowiska Databricks Runtime ML w zależności od wersji biblioteki, których chcesz użyć.

Aby uzyskać więcej informacji, w tym instrukcje dotyczące tworzenia klastra uczenia maszynowego usługi Databricks Runtime, zobacz Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w usłudze Databricks.

Uwaga

Wersje środowiska Databricks Runtime ML pobierają wszystkie aktualizacje konserwacji do podstawowej wersji środowiska Databricks Runtime. Aby uzyskać listę wszystkich aktualizacji konserwacji, zobacz Aktualizacje konserwacji dla środowiska Databricks Runtime (zarchiwizowane).

Biblioteki

Środowisko Databricks Runtime 4.1 ML jest oparte na środowisku Databricks Runtime 4.1. Aby uzyskać informacje na temat nowości w Databricks Runtime 4.1, odnieś się do uwag do wydania Databricks Runtime 4.1 (EoS). Oprócz nowych funkcji w środowisku Databricks Runtime 4.1 środowisko Databricks Runtime 4.1 ML zawiera następujące biblioteki do obsługi uczenia maszynowego. Niektóre z nich są również uwzględnione w podstawowym środowisku Databricks Runtime 4.1 i są one oznaczone jako takie.

Kategoria Biblioteki
Rozproszone uczenie głębokie Trenowanie rozproszone przy użyciu platform Horovod i Spark:
  • HorovodEstimator
  • horovod 0.12.1
  • openmpi 3.0.0
  • paramiko 2.4.1
  • cloudpickle 0.5.2

Rozproszone przewidywanie z użyciem TensorFlow i Keras:
  • Wersja wstępna Spark-Deep-Learning 1.0
  • tensorframes 0.3.0
Uczenie głębokie [Keras]:
  • keras 2.1.5
  • h5py 2.7.1

TensorFlow:
  • (Klastry procesora CPU) tensorflow 1.7.1
  • (Klastry GPU) tensorflow-gpu 1.7.1

Biblioteki GPU
  • CUDA 9.0 (zainstalowane również w podstawowym środowisku Databricks Runtime)
  • cuDNN 7.0 (również zainstalowany w podstawowym środowisku Databricks Runtime)
  • NCCL 2.0.5-3
XGBoost
Inne biblioteki uczenia maszynowego
  • numpy 1.14.2 (zainstalowana również w podstawowym środowisku Databricks Runtime; wersja może się różnić)
  • scikit-learn 0.18.1 (zainstalowane również w podstawowym środowisku Databricks Runtime)
  • scipy (również zainstalowane w podstawowym środowisku Databricks Runtime)