Databricks Runtime 7.2 für ML (EoS)
Hinweis
Die Unterstützung für diese Databricks-Runtime-Version wurde beendet. Den End-of-Support-Termin finden Sie im Verlauf des Supportendes. Alle unterstützten Versionen von Databricks Runtime finden Sie unter Versionshinweise, Versionen und Kompatibilität von Databricks Runtime.
Diese Version wurde von Databricks im August 2020 veröffentlicht.
Databricks Runtime 7.2 für Machine Learning bietet eine sofort einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science auf Basis von Databricks Runtime 7.2 (EoS). Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Zudem wird ein verteiltes Deep Learning-Training mit Horovod unterstützt.
Weitere Informationen, einschließlich Anweisungen zum Erstellen eines Databricks Runtime ML-Clusters, finden Sie unter KI und Machine Learning in Databricks.
Neue Features und wichtige Änderungen
Databricks Runtime 7.2 ML basiert auf Databricks Runtime 7.2. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 7.2, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 7.2 (EoS).
Wichtige Änderungen an der Databricks Runtime ML Python-Umgebung
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Änderungen an der vorinstallierten Databricks Runtime ML-Python-Umgebung im Vergleich zu Databricks Runtime 7.1 für ML (EoS) beschrieben. Sie sollten sich außerdem über die wichtigsten Änderungen an der Databricks Runtime Python-Umgebung in Databricks Runtime 7.2 (EoS) informieren. Eine vollständige Liste der installierten Python-Pakete und deren Versionen finden Sie unter Python-Bibliotheken.
Hinzugefügte Python-Pakete
- joblibspark: 0.2.0
Python-Pakete, die ein Upgrade erhalten haben
- plotly 4.8.1 –> 4.8.2
- mleap 0.16.0 –> 0.16.1
Wichtige Änderungen an der Databricks Runtime ML-Systemumgebung
Hinzugefügte Systempakete
- xvfb
Systempakete, die ein Upgrade erhalten haben
- ttyd 1.6.0 –> 1.6.1
Verbesserungen
Databricks Runtime 7.2 verbessert den TensorBoard-Support. Siehe Versionshinweisen zu Databricks Runtime 7.2.
Systemumgebung
Die Systemumgebung in Databricks Runtime 7.2 ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 7.2:
- DBUtils: Databricks Runtime ML enthält kein Bibliothekshilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy).
Sie können stattdessen die Befehle
%pip
und%conda
verwenden. Informationen finden Sie unter Python-Bibliotheken im Notebook-Bereich. - Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
- CUDA 10.1 Update 2
- cuDNN 7.6.5
- NCCL 2.7.3
- TensorRT 6.0.1
Bibliotheken
In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgelistet, die in Databricks Runtime 7.2 ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 7.2 enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.
Inhalt dieses Abschnitts:
- Bibliotheken der obersten Ebene
- Python-Bibliotheken
- R-Bibliotheken
- Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)
Bibliotheken der obersten Ebene
Databricks Runtime 7.2 ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:
- GraphFrames
- Horovod und HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Python-Bibliotheken
Databricks Runtime 7.2 ML verwendet Conda für die Python-Paketverwaltung und enthält viele beliebte ML-Pakete. Im folgenden Abschnitt wird die Conda-Umgebung für Databricks Runtime 7.2 ML beschrieben.
Python in CPU-Clustern
name: databricks-ml
channels:
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=1.3.0=py37_1
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_1
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py37_0
- boto3=1.12.0=py_0
- botocore=1.15.0=py_0
- c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
- ca-certificates=2020.6.24=0
- cachetools=4.1.0=py_1
- certifi=2020.6.20=py37_0
- cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py37_0
- cloudpickle=1.3.0=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cpuonly=1.0=0
- cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.15=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.1=py_0
- dill=0.3.1.1=py37_1
- docutils=0.15.2=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- flask=1.1.1=py_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.18.2=py37_1
- gast=0.3.3=py_0
- gitdb=4.0.5=py_0
- gitpython=3.1.0=py_0
- google-auth=1.11.2=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
- gunicorn=20.0.4=py37_0
- h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2020.0=166
- ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
- ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=py37_0
- jedi=0.14.1=py37_0
- jinja2=2.11.1=py_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.14.1=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.3.4=py37_0
- jupyter_core=4.6.1=py37_0
- kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
- krb5=1.16.4=h173b8e3_0
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hd88cf55_4
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_0
- lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
- lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
- mako=1.1.2=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
- matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
- mkl=2020.0=166
- mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
- mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- networkx=2.4=py_1
- ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
- nltk=3.4.5=py37_0
- numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
- numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py37_0
- openssl=1.1.1g=h7b6447c_0
- packaging=20.1=py_0
- pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
- paramiko=2.7.1=py_0
- parso=0.5.2=py_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.8.0=py37_1
- pickleshare=0.7.5=py37_1001
- pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
- pip=20.0.2=py37_3
- plotly=4.8.2=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.7=py_0
- pycparser=2.19=py37_0
- pygments=2.5.2=py_0
- pyjwt=1.7.1=py37_0
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=py_1
- pyparsing=2.4.6=py_0
- pysocks=1.7.1=py37_1
- python=3.7.6=h0371630_2
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.5.1=py3.7_cpu_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- requests=2.22.0=py37_1
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py37_2
- rsa=4.0=py_0
- s3transfer=0.3.3=py37_1
- scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
- scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
- setuptools=45.2.0=py37_0
- simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
- six=1.14.0=py37_0
- smmap=3.0.2=py_0
- sqlite=3.31.1=h62c20be_1
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.6.1=py37_cpu
- tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
- tqdm=4.42.1=py_0
- traitlets=4.3.3=py37_0
- unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
- urllib3=1.25.8=py37_0
- wcwidth=0.1.8=py_0
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=1.0.0=py_0
- wheel=0.34.2=py37_0
- wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.4=h14c3975_4
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- astunparse==1.6.3
- azure-core==1.7.0
- azure-storage-blob==12.3.2
- databricks-cli==0.11.0
- diskcache==4.1.0
- docker==4.2.2
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.5
- hyperopt==0.2.4.db2
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.1.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.9.1
- msrest==0.6.17
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.2
- pyarrow==0.15.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- sparkdl==2.1.0-db1
- tensorboard==2.2.2
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow-cpu==2.2.0
- tensorflow-estimator==2.2.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml
Python in GPU-Clustern
name: databricks-ml-gpu
channels:
- pytorch
- defaults
dependencies:
- _libgcc_mutex=0.1=main
- absl-py=0.9.0=py37_0
- asn1crypto=1.3.0=py37_1
- astor=0.8.0=py37_0
- backcall=0.1.0=py37_0
- backports=1.0=py_2
- bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_1
- blas=1.0=mkl
- blinker=1.4=py37_0
- boto3=1.12.0=py_0
- botocore=1.15.0=py_0
- c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
- ca-certificates=2020.6.24=0
- cachetools=4.1.0=py_1
- certifi=2020.6.20=py37_0
- cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
- chardet=3.0.4=py37_1003
- click=7.0=py37_0
- cloudpickle=1.3.0=py_0
- configparser=3.7.4=py37_0
- cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
- cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
- cycler=0.10.0=py37_0
- cython=0.29.15=py37he6710b0_0
- decorator=4.4.1=py_0
- dill=0.3.1.1=py37_1
- docutils=0.15.2=py37_0
- entrypoints=0.3=py37_0
- flask=1.1.1=py_1
- freetype=2.9.1=h8a8886c_1
- future=0.18.2=py37_1
- gast=0.3.3=py_0
- gitdb=4.0.5=py_0
- gitpython=3.1.0=py_0
- google-auth=1.11.2=py_0
- google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
- google-pasta=0.2.0=py_0
- grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
- gunicorn=20.0.4=py37_0
- h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
- hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
- icu=58.2=he6710b0_3
- idna=2.8=py37_0
- intel-openmp=2020.0=166
- ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
- ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
- ipython_genutils=0.2.0=py37_0
- isodate=0.6.0=py_1
- itsdangerous=1.1.0=py37_0
- jedi=0.14.1=py37_0
- jinja2=2.11.1=py_0
- jmespath=0.10.0=py_0
- joblib=0.14.1=py_0
- jpeg=9b=h024ee3a_2
- jupyter_client=5.3.4=py37_0
- jupyter_core=4.6.1=py37_0
- kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
- krb5=1.16.4=h173b8e3_0
- ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
- libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
- libffi=3.2.1=hd88cf55_4
- libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
- libpng=1.6.37=hbc83047_0
- libpq=11.2=h20c2e04_0
- libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
- libsodium=1.0.16=h1bed415_0
- libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
- libtiff=4.1.0=h2733197_0
- lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
- lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
- mako=1.1.2=py_0
- markdown=3.1.1=py37_0
- markupsafe=1.1.1=py37h14c3975_1
- matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
- mkl=2020.0=166
- mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
- mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
- mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
- ncurses=6.2=he6710b0_1
- networkx=2.4=py_1
- ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
- nltk=3.4.5=py37_0
- numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
- numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
- oauthlib=3.1.0=py_0
- olefile=0.46=py37_0
- openssl=1.1.1g=h7b6447c_0
- packaging=20.1=py_0
- pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
- paramiko=2.7.1=py_0
- parso=0.5.2=py_0
- patsy=0.5.1=py37_0
- pexpect=4.8.0=py37_1
- pickleshare=0.7.5=py37_1001
- pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
- pip=20.0.2=py37_3
- plotly=4.8.2=py_0
- prompt_toolkit=3.0.3=py_0
- protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
- psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
- psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
- ptyprocess=0.6.0=py37_0
- pyasn1=0.4.8=py_0
- pyasn1-modules=0.2.7=py_0
- pycparser=2.19=py37_0
- pygments=2.5.2=py_0
- pyjwt=1.7.1=py37_0
- pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
- pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
- pyopenssl=19.1.0=py_1
- pyparsing=2.4.6=py_0
- pysocks=1.7.1=py37_1
- python=3.7.6=h0371630_2
- python-dateutil=2.8.1=py_0
- python-editor=1.0.4=py_0
- pytorch=1.5.1=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
- pytz=2019.3=py_0
- pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
- readline=7.0=h7b6447c_5
- requests=2.22.0=py37_1
- requests-oauthlib=1.3.0=py_0
- retrying=1.3.3=py37_2
- rsa=4.0=py_0
- s3transfer=0.3.3=py37_1
- scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
- scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
- setuptools=45.2.0=py37_0
- simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
- six=1.14.0=py37_0
- smmap=3.0.2=py_0
- sqlite=3.31.1=h62c20be_1
- sqlparse=0.3.0=py_0
- statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
- tabulate=0.8.3=py37_0
- tk=8.6.8=hbc83047_0
- torchvision=0.6.1=py37_cu101
- tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
- tqdm=4.42.1=py_0
- traitlets=4.3.3=py37_0
- unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
- urllib3=1.25.8=py37_0
- wcwidth=0.1.8=py_0
- websocket-client=0.56.0=py37_0
- werkzeug=1.0.0=py_0
- wheel=0.34.2=py37_0
- wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
- xz=5.2.4=h14c3975_4
- zeromq=4.3.1=he6710b0_3
- zlib=1.2.11=h7b6447c_3
- zstd=1.3.7=h0b5b093_0
- pip:
- astunparse==1.6.3
- azure-core==1.7.0
- azure-storage-blob==12.3.2
- databricks-cli==0.11.0
- diskcache==4.1.0
- docker==4.2.2
- gorilla==0.3.0
- horovod==0.19.5
- hyperopt==0.2.4.db2
- joblibspark==0.2.0
- keras-preprocessing==1.1.2
- koalas==1.1.0
- mleap==0.16.1
- mlflow==1.9.1
- msrest==0.6.17
- opt-einsum==3.3.0
- petastorm==0.9.2
- pyarrow==0.15.1
- pyyaml==5.3.1
- querystring-parser==1.2.4
- seaborn==0.10.0
- spark-tensorflow-distributor==0.1.0
- sparkdl==2.1.0-db1
- tensorboard==2.2.2
- tensorboard-plugin-wit==1.7.0
- tensorflow==2.2.0
- tensorflow-estimator==2.2.0
- termcolor==1.1.0
- xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu
Spark-Pakete mit Python-Modulen
Spark-Paket | Python-Modul | Version |
---|---|---|
graphframes | graphframes | 0.8.0-db2-spark3.0 |
R-Bibliotheken
Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 7.2 identisch.
Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)
Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 7.2 enthält Databricks Runtime 7.2 ML die folgenden JAR-Dateien:
Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.17.2-4882dc3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.0.0 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.0.0 |
org.mlflow | mlflow-client | 1.9.1 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |