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Databricks Runtime 10.0 para ML (EoS)

Nota

O suporte para esta versão do Databricks Runtime terminou. Para obter a data de fim do suporte, consulte Histórico de fim do suporte. Para todas as versões suportadas do Databricks Runtime, consulte Versões e compatibilidade das notas de versão do Databricks Runtime.

O Databricks Runtime 10.0 for Machine Learning fornece um ambiente pronto para uso para aprendizado de máquina e ciência de dados com base no Databricks Runtime 10.0 (EoS). O Databricks Runtime ML contém muitas bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch e XGBoost. Ele também suporta treinamento distribuído de aprendizagem profunda usando Horovod.

Para obter mais informações, incluindo instruções para criar um cluster de ML do Databricks Runtime, consulte IA e aprendizado de máquina no Databricks.

Novos recursos e melhorias

O Databricks Runtime 10.0 ML é construído sobre o Databricks Runtime 10.0. Para obter informações sobre o que há de novo no Databricks Runtime 10.0, incluindo Apache Spark MLlib e SparkR, consulte as notas de versão do Databricks Runtime 10.0 (EoS ).

Previsão de séries cronológicas com AutoML

O AutoML agora suporta previsão de séries temporais. Para obter mais informações, consulte Documentação do AutoML.

Principais alterações no ambiente Python do Databricks Runtime ML

Pacotes Python adicionados

  • databricks-automl-runtime 0.1.0
  • aprendizagem desequilibrada 0.8.0
  • transformadores 4.9.2

Ambiente do sistema

Nós atualizamos a versão incluída do RStudio Server Open Source para v1.4.

O ambiente do sistema no Databricks Runtime 10.0 ML difere do Databricks Runtime 10.0 da seguinte maneira:

Bibliotecas

As seções a seguir listam as bibliotecas incluídas no Databricks Runtime 10.0 ML que diferem daquelas incluídas no Databricks Runtime 10.0.

Nesta secção:

Bibliotecas de nível superior

O Databricks Runtime 10.0 ML inclui as seguintes bibliotecas de camada superior:

Bibliotecas Python

O Databricks Runtime 10.0 ML usa o Virtualenv para gerenciamento de pacotes Python e inclui muitos pacotes de ML populares.

Além dos pacotes especificados nas seções a seguir, o Databricks Runtime 10.0 ML também inclui os seguintes pacotes:

  • hiperopta 0.2.5.db2
  • Sparkdl 2.2.0_db3
  • feature_store 0.3.4
  • AutoML 1.3.1 |

Bibliotecas Python em clusters de CPU

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
ABSL-PY 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (Laminação ISO) Appdirs 1.4.4
Argônio2-CFFI 20.1.0 Astor 0.8.1 Astunparse 1.6.3
gerador assíncrono 1.10 ATRs 20.3.0 Backcall 0.2.0
Cripta 3.2.0 lixívia 3.3.0 Blis 0.7.4
boto3 1.16.7 botocore 1.19.7 Gargalo 1.3.2
Ferramentas de cache 4.2.2 catálogo 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 Clang 5.0
clicar 7.1.2 Cloudpickle 1.6.0 CMDSTANPY 0.9.68
ConfigParser 5.0.1 convertdate 2.3.2 criptografia 3.4.7
cycler 0.10.0 cymem 2.0.5 Quisto 0.29.23
databricks-automl-runtime 0.1.0 databricks-cli 0.14.3 dbus-python 1.2.16
decorador 5.0.6 DeUsedXML 0.7.1 endro 0.3.2
cache de disco 5.2.1 Distlib 0.3.2 distro-info 0,23ubuntu1
pontos de entrada 0.3 Ephem 4.0.0.2 facetas-visão geral 1.0.0
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 1.12
FSspec 0.9.0 Futuro 0.18.2 gast 0.4.0
GitDB 4.0.7 GitPython 3.1.12 Google-Auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-massas 0.2.0 Grpcio 1.39.0
Gunicorn 20.0.4 H5PY 3.1.0 Hijri-Conversor 2.2.1
feriados 0.11.2 Horovod 0.22.1 htmlmin 0.1.12
abraçar-face-hub 0.0.12 idna 2.10 ImagemHash 4.2.1
aprendizagem desequilibrada 0.8.0 importlib-metadados 3.10.0 Ipykernel 5.3.4
ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.6.3
Isodato 0.6.0 é perigoso 1.1.0 Jedi 0.17.2
Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0 Joblib 1.0.1
Joblibspark 0.3.0 jsonschema 3.2.0 jupyter-cliente 6.1.12
Jupyter-core 4.7.1 Jupyterlab-Pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
keras 2.6.0 Pré-processamento de Keras 1.1.2 Kiwisolver 1.3.1
coalas 1.8.1 Coreano-Lunar-Calendário 0.2.1 LightGBM 3.1.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendário 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.4.2
faltandonão 0.5.0 Mistune 0.8.4 PEAML 0.17.0
mlflow-magro 1.20.2 multimétodo 1.4 Murmurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
Ninho-Asyncio 1.5.1 redex 2.5 NLTK 3.6.1
bloco de notas 6.3.0 numba 0.54.0 numpy 1.19.2
OAuthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 embalagem 20.9
pandas 1.2.4 criação de perfis de pandas 3.0.0 PandocFilters 1.4.3
Paramiko 2.7.2 Parso 0.7.0 Patia 0.6.0
patsy 0.5.1 petastorm 0.11.2 pexpect 4.8.0
Phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Travesseiro 8.2.0
pip 21.0.1 enredo 5.1.0 Preshed 3.0.5
Prometheus-cliente 0.10.1 prompt-toolkit 3.0.17 profeta 1.0.1
protobuf 3.17.2 PSUTIL 5.8.0 psycopg2 2.8.5
ptyprocess 0.7.0 pyarrow 4.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-módulos 0.2.8 pycparser 2,20 Pidântico 1.8.2
Pygments 2.8.1 PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.3.0 Pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7
pirsistent 0.17.3 Pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.6
python-dateutil 2.8.1 python-editor 1.0.4 pytz 2020.5
PyWavelets 1.1.1 PyYAML 5.4.1 Pyzmq 20.0.0
regex 2021.4.4 pedidos 2.25.1 pedidos-oauthlib 1.3.0
pedidos-unixsocket 0.2.0 RSA 4.7.2 s3transferir 0.3.7
sacremoses 0.0.45 scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2
seaborn 0.11.1 Enviar2Lixo 1.5.0 setuptools 52.0.0
setuptools-git 1.2 PASP 0.39.0 simplejson 3.17.2
seis 1.15.0 segmentação de dados 0.0.7 inteligente-aberto 5.2.0
smmap 3.0.5 espaçado 3.1.2 Spacy-legado 3.0.8
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 SQLPARSE 0.4.1 SRSLY 2.4.1
ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2 tabular 0.8.7
emaranhado em unicode 0.1.0 tenacidade 6.2.0 TensorBoard 2.6.0
Tensorboard-Data-Server 0.6.1 Tensorboard-plugin-wit 1.8.0 TensorFlow-CPU 2.6.0
TensorFlow-Estimador 2.6.0 Termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4
caminho de teste 0.4.4 fino 8.0.8 ThreadPoolCtl 2.1.0
tokenizadores 0.10.3 tocha 1.9.0+CPU Torchvision 0.10.0+CPU
tornado 6.1 TQDM 4.59.0 traços 5.0.5
transformadores 4.9.2 datilógrafo 0.3.2 extensões de digitação 3.7.4.3
Ujson 4.0.2 Upgrades autônomos 0.1 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.4.1 visões 0.7.1 Wasabi 0.8.2
largura de wc 0.2.5 WebEncodings 0.5.1 Websocket-cliente 0.57.0
Werkzeug 1.0.1 roda 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1
embrulhado 1.12.1 xgboost 1.4.2 zipp | 3.4.1

Bibliotecas Python em clusters GPU

Biblioteca Versão Biblioteca Versão Biblioteca Versão
ABSL-PY 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (Laminação ISO) Appdirs 1.4.4
Argônio2-CFFI 20.1.0 Astor 0.8.1 Astunparse 1.6.3
gerador assíncrono 1.10 ATRs 20.3.0 Backcall 0.2.0
Cripta 3.2.0 lixívia 3.3.0 Blis 0.7.4
boto3 1.16.7 botocore 1.19.7 Gargalo 1.3.2
Ferramentas de cache 4.2.2 catálogo 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 Clang 5.0
clicar 7.1.2 Cloudpickle 1.6.0 CMDSTANPY 0.9.68
ConfigParser 5.0.1 convertdate 2.3.2 criptografia 3.4.7
cycler 0.10.0 cymem 2.0.5 Quisto 0.29.23
databricks-automl-runtime 0.1.0 databricks-cli 0.14.3 dbus-python 1.2.16
decorador 5.0.6 DeUsedXML 0.7.1 endro 0.3.2
cache de disco 5.2.1 Distlib 0.3.2 distro-info 0,23ubuntu1
pontos de entrada 0.3 Ephem 4.0.0.2 facetas-visão geral 1.0.0
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 1.12
FSspec 0.9.0 Futuro 0.18.2 gast 0.4.0
GitDB 4.0.7 GitPython 3.1.12 Google-Auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-massas 0.2.0 Grpcio 1.39.0
Gunicorn 20.0.4 H5PY 3.1.0 Hijri-Conversor 2.2.1
feriados 0.11.2 Horovod 0.22.1 htmlmin 0.1.12
abraçar-face-hub 0.0.12 idna 2.10 ImagemHash 4.2.1
aprendizagem desequilibrada 0.8.0 importlib-metadados 3.10.0 Ipykernel 5.3.4
ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.6.3
Isodato 0.6.0 é perigoso 1.1.0 Jedi 0.17.2
Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0 Joblib 1.0.1
Joblibspark 0.3.0 jsonschema 3.2.0 jupyter-cliente 6.1.12
Jupyter-core 4.7.1 Jupyterlab-Pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
keras 2.6.0 Pré-processamento de Keras 1.1.2 Kiwisolver 1.3.1
coalas 1.8.1 Coreano-Lunar-Calendário 0.2.1 LightGBM 3.1.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendário 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.4.2
faltandonão 0.5.0 Mistune 0.8.4 PEAML 0.17.0
mlflow-magro 1.20.2 multimétodo 1.4 Murmurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
Ninho-Asyncio 1.5.1 redex 2.5 NLTK 3.6.1
bloco de notas 6.3.0 numba 0.54.0 numpy 1.19.2
OAuthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 embalagem 20.9
pandas 1.2.4 criação de perfis de pandas 3.0.0 PandocFilters 1.4.3
Paramiko 2.7.2 Parso 0.7.0 Patia 0.6.0
patsy 0.5.1 petastorm 0.11.2 pexpect 4.8.0
Phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Travesseiro 8.2.0
pip 21.0.1 enredo 5.1.0 Preshed 3.0.5
prompt-toolkit 3.0.17 profeta 1.0.1 protobuf 3.17.2
PSUTIL 5.8.0 psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.7.0
pyarrow 4.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-módulos 0.2.8
pycparser 2,20 Pidântico 1.8.2 Pygments 2.8.1
PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.3.0
Pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7 pirsistent 0.17.3
Pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 python-dateutil 2.8.1
python-editor 1.0.4 pytz 2020.5 PyWavelets 1.1.1
PyYAML 5.4.1 Pyzmq 20.0.0 regex 2021.4.4
pedidos 2.25.1 pedidos-oauthlib 1.3.0 pedidos-unixsocket 0.2.0
RSA 4.7.2 s3transferir 0.3.7 sacremoses 0.0.45
scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2 seaborn 0.11.1
Enviar2Lixo 1.5.0 setuptools 52.0.0 setuptools-git 1.2
PASP 0.39.0 simplejson 3.17.2 seis 1.15.0
segmentação de dados 0.0.7 inteligente-aberto 5.2.0 smmap 3.0.5
espaçado 3.1.2 Spacy-legado 3.0.8 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
SQLPARSE 0.4.1 SRSLY 2.4.1 ssh-import-id 5.10
statsmodels 0.12.2 tabular 0.8.7 emaranhado em unicode 0.1.0
tenacidade 6.2.0 TensorBoard 2.6.0 Tensorboard-Data-Server 0.6.1
Tensorboard-plugin-wit 1.8.0 TensorFlow 2.6.0 TensorFlow-Estimador 2.6.0
Termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4 caminho de teste 0.4.4
fino 8.0.8 ThreadPoolCtl 2.1.0 tokenizadores 0.10.3
tocha 1.9.0+CU111 Torchvision 0.10.0+CU111 tornado 6.1
TQDM 4.59.0 traços 5.0.5 transformadores 4.9.2
datilógrafo 0.3.2 extensões de digitação 3.7.4.3 Ujson 4.0.2
Upgrades autônomos 0.1 urllib3 1.25.11 virtualenv 20.4.1
visões 0.7.1 Wasabi 0.8.2 largura de wc 0.2.5
WebEncodings 0.5.1 Websocket-cliente 0.57.0 Werkzeug 1.0.1
roda 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1 embrulhado 1.12.1
xgboost 1.4.2 zipp | 3.4.1

Pacotes Spark contendo módulos Python

Pacote Spark Módulo Python Versão
quadros gráficos quadros gráficos 0.8.1-db6-faísca3.2

Bibliotecas R

As bibliotecas R são idênticas às bibliotecas R no Databricks Runtime 10.0.

Bibliotecas Java e Scala (cluster Scala 2.12)

Além das bibliotecas Java e Scala no Databricks Runtime 10.0, o Databricks Runtime 10.0 ML contém os seguintes JARs:

Clusters de CPU

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
com.typesafe.akka AKKA-actor_2,12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.17.0-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-spark_2,12 1.4.1
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.4.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.1-db6-faísca3.2
org.mlflow mlflow-cliente 1.20.2
org.mlflow MLFLOW-Faísca 1.20.2
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

Clusters GPU

ID do Grupo ID do Artefacto Versão
com.typesafe.akka AKKA-actor_2,12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 0.17.0-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-gpu_2,12 1.4.1
ml.dmlc xgboost4j-faísca-gpu_2.12 1.4.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.1-db6-faísca3.2
org.mlflow mlflow-cliente 1.20.2
org.mlflow MLFLOW-Faísca 1.20.2
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0