Databricks Runtime 4.1 ML (nicht unterstützt)

Databricks Runtime 4.1 ML bietet eine einsatzbereite Umgebung für Machine Learning und Data Science. Es umfasst mehrere gängige Bibliotheken, darunter TensorFlow, Keras und XGBoost. Außerdem unterstützt die Umgebung verteiltes TensorFlow-Training mit Horovod.

Hinweis

Dieses Release ist am 17. Januar 2019 veraltet. Es wird empfohlen, eine neuere Version von Databricks Runtime ML zu verwenden, je nachdem, welche Bibliotheksversionen Sie verwenden möchten.

Weitere Informationen, einschließlich Anweisungen zum Erstellen eines Databricks Runtime ML-Clusters, finden Sie unter KI und Machine Learning in Databricks.

Hinweis

Databricks Runtime ML-Releases nehmen alle Wartungsupdates für die Databricks Runtime-Basisversion auf. Eine Liste aller Wartungsupdates finden Sie unter Wartungsupdates für Databricks Runtime (archiviert).

Libraries

Databricks Runtime 4.1 ML basiert auf Databricks Runtime 4.1. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 4.1 finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 4.1 (nicht unterstützt). Neben den neuen Features in Databricks Runtime 4.1 enthält Databricks Runtime 4.1 ML die folgenden Bibliotheken zur Unterstützung des maschinellen Lernens. Einige von ihnen sind auch in der Basisversion von Databricks Runtime 4.1 enthalten und als solche gekennzeichnet.

Category (Kategorie)	Bibliotheken
Verteiltes Deep Learning:	Verteiltes Training mit Horovod und Spark: * HorovodEstimator * horovod 0.12.1 * openmpi 3.0.0 * paramiko 2.4.1 * cloudpickle 0.5.2 Verteilte TensorFlow- und Keras-Vorhersage: * spark-deep-learning 1.0 pre-release * tensorframes 0.3.0
Deep Learning	[Keras]: * keras 2.1.5 * h5py 2.7.1 TensorFlow: * (CPU-Cluster) tensorflow 1.7.1 * (GPU-Cluster) tensorflow-gpu 1.7.1 GPU-Bibliotheken: * CUDA 9.0 (auch in der Basisversion von Databricks Runtime installiert) * cuDNN 7.0 (auch in der Basisversion von Databricks Runtime installiert) * NCCL 2.0.5-3
XGBoost	* XGBoost4j 0.8-spark2.3-s_2.11
Andere Machine Learning-Bibliotheken	* numpy 1.14.2 (auch in der Basisversion von Databricks Runtime installiert; Version kann abweichen) * scikit-learn 0.18.1 (auch in der Basisversion von Databricks Runtime installiert) * scipy (auch in der Basisversion von Databricks Runtime installiert)