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Databricks Runtime 11.3 LTS für Machine Learning

Databricks Runtime 11.3 LTS für Machine Learning bietet eine sofort einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 11.3 LTS. Databricks Runtime ML enthält viele beliebte Machine Learning-Bibliotheken, einschließlich TensorFlow, PyTorch und XGBoost. Databricks Runtime ML enthält AutoML, ein Tool zum automatischen Trainieren von Machine Learning-Pipelines. Databricks Runtime ML unterstützt auch verteiltes Deep Learning-Training mit Horovod.

Hinweis

LTS bedeutet, dass diese Version langfristig unterstützt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Databricks Runtime LTS-Versionslebenszyklus.

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

Tipp

Hinweise zu Databricks-Runtime-Versionen, die das Ende des Supports (EoS) erreicht haben, finden Sie unter Versionshinweise zu Databricks Runtime am Ende des Supports. Die EoS-Databricks-Runtime-Versionen wurden eingestellt und werden möglicherweise nicht aktualisiert.

Neue Features und Verbesserungen

Databricks Runtime 11.3 LTS ML basiert auf Databricks Runtime 11.3 LTS. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 11.3 LTS, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 11.3 LTS.

Verbesserungen an Mosaik AutoML

Mosaik AutoML unterstützt jetzt die Verwendung vorhandener Featurespeicher-Featuretabellen in Ihren AutoML-Experimenten. Weitere Informationen finden Sie unter Integration des Featurespeichers.

Testnotebooks, die von AutoML generiert werden, enthalten jetzt Codeausschnitte, mit denen Benutzer die Hyperparameteroptimierung erneut ausführen können.

AutoML unterstützt jetzt DecimalType-Features.

Fehlerbehebungen

Databricks Runtime 11.3 LTS ML enthält eine aktualisierte Version von sparkdl.xgboost. Frühere Versionen von sparkdl.xgboost enthalten Fehler, die in diesem Release behoben wurden. Deshalb empfiehlt Databricks, dass Benutzer der Bibliothek ein Upgrade auf Databricks Runtime 11.3 LTS ML vornehmen.

Vorbereiten für zukünftige Releases

Ein bevorstehendes Release von Databricks Runtime ML wird sklearn, Version 1.0, enthalten. Besuchen Sie die sklearn-Dokumentation, um Informationen zu erhalten, wie Sie Vorbereitungen für diese Änderung treffen.

Databricks Runtime ML enthält zwei openblas-Pakete. Das /opt/OpenBLAS-Paket ist in Databricks Runtime 11.3 LTS ML veraltet und wird in einem künftigen Release entfernt.

Systemumgebung

Die Systemumgebung in Databricks Runtime 11.3 LTS ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 11.3 LTS:

Databricks Runtime 11.3 LTS ML enthält XGBoost 1.6.1, das keine GPU-Cluster mit Computefunktionalität 5.2 und niedriger unterstützt.

Bibliotheken

In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgeführt, die in Databricks Runtime 11.3 LTS ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 11.3 LTS enthaltenen Bibliotheken unterscheiden.

Inhalt dieses Abschnitts:

Bibliotheken der obersten Ebene

Databricks Runtime 11.3 LTS ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:

Python-Bibliotheken

Databricks Runtime 11.3 LTS ML verwendet Virtualenv zur Verwaltung von Python-Paketen und enthält viele beliebte ML-Pakete.

Zusätzlich zu den Paketen, die in den folgenden Abschnitten aufgeführt sind, umfasst Databricks Runtime 11.3 LTS ML auch die folgenden Pakete:

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.3.0-db3
  • feature_store 0.7.0
  • automl 1.13.2

Um die Databricks Runtime ML Python-Umgebung in Ihrer lokalen virtuellen Python-Umgebung zu reproduzieren, laden Sie die Datei requirements-11.3.txt herunter, und führen Sie pip install -r requirements-11.3.txt aus. Dieser Befehl installiert alle Open-Source-Bibliotheken, die Databricks Runtime ML verwendet, installiert aber keine von Databricks entwickelten Bibliotheken wie databricks-automl, databricks-feature-store oder den Databricks-Fork von hyperopt.

Python-Bibliotheken in CPU-Clustern

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 argon2-cffi 20.1.0 astor 0.8.1
astunparse 1.6.3 async-generator 1.10 attrs 21.2.0
azure-core 1.22.1 azure-cosmos 4.2.0 backcall 0.2.0
backports.entry-points-selectable 1.1.1 bcrypt 4.0.0 black 22.3.0
bleach 4.0.0 blis 0.7.8 boto3 1.21.18
botocore 1.24.18 cachetools 5.2.0 Katalog 2.0.8
certifi 2021.10.8 cffi 1.14.6 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 Klicken 8.0.3 cloudpickle 2.0.0
cmdstanpy 0.9.68 confection 0.0.1 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 cryptography 3.4.8 cycler 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.24 databricks-automl-runtime 0.2.11
databricks-cli 0.17.3 dbl-tempo 0.1.12 dbus-python 1.2.16
debugpy 1.4.1 decorator 5.1.0 defusedxml 0.7.1
dill 0.3.4 diskcache 5.4.0 distlib 0.3.6
entrypoints 0,3 ephem 4.1.3 facets-overview 1.0.0
fasttext 0.9.2 filelock 3.3.1 Flask 1.1.2
flatbuffers 1.12 fsspec 2021.8.1 future 0.18.2
gast 0.4.0 gitdb 4.0.9 GitPython 3.1.27
google-auth 2.6.0 google-auth-oauthlib 0.4.6 google-pasta 0.2.0
grpcio 1.44.0 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h5py 3.3.0 hijri-converter 2.2.4 holidays 0,15
horovod 0.25.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.9.1
idna 3.2 ImageHash 4.3.0 imbalanced-learn 0.8.1
importlib-metadata 4.8.1 ipykernel 6.12.1 ipython 7.32.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0 isodate 0.6.1
itsdangerous 2.0.1 jedi 0.18.0 Jinja2 2.11.3
jmespath 0.10.0 joblib 1.0.1 joblibspark 0.5.0
jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12 jupyter-core 4.8.1
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.9.0
Keras-Preprocessing 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 korean-lunar-calendar 0.3.1
langcodes 3.3.0 libclang 14.0.6 lightgbm 3.3.2
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.2.0
Markdown 3.3.6 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.3
matplotlib-inline 0.1.2 missingno 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.20.0 mlflow-skinny 1.29.0 multimethod 1.9
murmurhash 1.0.8 mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.3
nbconvert 6.1.0 nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1
networkx 2.6.3 nltk 3.6.5 Notebook 6.4.5
numba 0.54.1 numpy 1.20.3 oauthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 Packen 21.0 Pandas 1.3.4
pandas-profiling 3.1.0 pandocfilters 1.4.3 paramiko 2.9.2
parso 0.8.2 pathspec 0.9.0 pathy 0.6.2
patsy 0.5.2 petastorm 0.11.4 pexpect 4.8.0
phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.4.0
pip 21.2.4 platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0
pmdarima 1.8.5 preshed 3.0.7 prometheus-client 0.11.0
prompt-toolkit 3.0.20 prophet 1.0.1 protobuf 3.19.4
psutil 5.8.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybind11 2.10.0 pycparser 2,20 pydantic 1.9.2
Pygments 2.10.0 PyGObject 3.36.0 PyJWT 2.5.0
PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.31
pyparsing 3.0.4 pyrsistent 0.18.0 pystan 2.19.1.1
Python-dateutil 2.8.2 python-editor 1.0.4 pytz 2021.3
PyWavelets 1.1.1 PyYAML 6,0 pyzmq 22.2.1
regex 2021.8.3 requests 2.26.0 requests-oauthlib 1.3.1
requests-unixsocket 0.2.0 rsa 4,9 s3transfer 0.5.2
scikit-learn 0.24.2 scipy 1.7.1 seaborn 0.11.3
Send2Trash 1.8.0 setuptools 58.0.4 setuptools-git 1.2
shap 0.41.0 simplejson 3.17.6 sechs 1.16.0
slicer 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0
spacy 3.4.1 spacy-legacy 3.0.10 spacy-loggers 1.0.3
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.4
ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2 tabulate 0.8.9
tangled-up-in-unicode 0.1.0 tenacity 8.0.1 tensorboard 2.9.1
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.8.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1
tensorflow-cpu 2.9.1 tensorflow-estimator 2.9.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.27.0
termcolor 2.0.1 terminado 0.9.4 testpath 0.5.0
thinc 8.1.2 threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1
tokenizers 0.12.1 tomli 2.0.1 torch 1.12.1+cpu
torchvision 0.13.1+cpu tornado 6.1 tqdm 4.62.3
traitlets 5.1.0 transformers 4.21.2 typer 0.4.2
typing-extensions 3.10.0.2 ujson 4.0.2 unattended-upgrades 0,1
urllib3 1.26.7 virtualenv 20.8.0 Visionen 0.7.4
Wasabi 0.10.1 wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1
websocket-client 1.3.1 Werkzeug 2.0.2 wheel 0.37.0
widgetsnbextension 3.6.0 wrapt 1.12.1 xgboost 1.6.2
zipp 3.6.0

Python-Bibliotheken für GPU-Cluster

Bibliothek Version Bibliothek Version Bibliothek Version
absl-py 1.0.0 argon2-cffi 20.1.0 astor 0.8.1
astunparse 1.6.3 async-generator 1.10 attrs 21.2.0
azure-core 1.22.1 azure-cosmos 4.2.0 backcall 0.2.0
backports.entry-points-selectable 1.1.1 bcrypt 4.0.0 black 22.3.0
bleach 4.0.0 blis 0.7.8 boto3 1.21.18
botocore 1.24.18 cachetools 5.2.0 Katalog 2.0.8
certifi 2021.10.8 cffi 1.14.6 chardet 4.0.0
charset-normalizer 2.0.4 Klicken 8.0.3 cloudpickle 2.0.0
cmdstanpy 0.9.68 confection 0.0.1 configparser 5.2.0
convertdate 2.4.0 cryptography 3.4.8 cycler 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.24 databricks-automl-runtime 0.2.11
databricks-cli 0.17.3 dbl-tempo 0.1.12 dbus-python 1.2.16
debugpy 1.4.1 decorator 5.1.0 defusedxml 0.7.1
dill 0.3.4 diskcache 5.4.0 distlib 0.3.6
entrypoints 0,3 ephem 4.1.3 facets-overview 1.0.0
fasttext 0.9.2 filelock 3.3.1 Flask 1.1.2
flatbuffers 1.12 fsspec 2021.8.1 future 0.18.2
gast 0.4.0 gitdb 4.0.9 GitPython 3.1.27
google-auth 2.6.0 google-auth-oauthlib 0.4.6 google-pasta 0.2.0
grpcio 1.44.0 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h5py 3.3.0 hijri-converter 2.2.4 holidays 0,15
horovod 0.25.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.9.1
idna 3.2 ImageHash 4.3.0 imbalanced-learn 0.8.1
importlib-metadata 4.8.1 ipykernel 6.12.1 ipython 7.32.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.7.0 isodate 0.6.1
itsdangerous 2.0.1 jedi 0.18.0 Jinja2 2.11.3
jmespath 0.10.0 joblib 1.0.1 joblibspark 0.5.0
jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12 jupyter-core 4.8.1
jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.9.0
Keras-Preprocessing 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 korean-lunar-calendar 0.3.1
langcodes 3.3.0 libclang 14.0.6 lightgbm 3.3.2
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.2.0
Markdown 3.3.6 MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.4.3
matplotlib-inline 0.1.2 missingno 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.20.0 mlflow-skinny 1.29.0 multimethod 1.9
murmurhash 1.0.8 mypy-extensions 0.4.3 nbclient 0.5.3
nbconvert 6.1.0 nbformat 5.1.3 nest-asyncio 1.5.1
networkx 2.6.3 nltk 3.6.5 Notebook 6.4.5
numba 0.54.1 numpy 1.20.3 oauthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 Packen 21.0 Pandas 1.3.4
pandas-profiling 3.1.0 pandocfilters 1.4.3 paramiko 2.9.2
parso 0.8.2 pathspec 0.9.0 pathy 0.6.2
patsy 0.5.2 petastorm 0.11.4 pexpect 4.8.0
phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.4.0
pip 21.2.4 platformdirs 2.5.2 plotly 5.9.0
pmdarima 1.8.5 preshed 3.0.7 prompt-toolkit 3.0.20
prophet 1.0.1 protobuf 3.19.4 psutil 5.8.0
psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0 pyarrow 7.0.0
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.10.0
pycparser 2,20 pydantic 1.9.2 Pygments 2.10.0
PyGObject 3.36.0 PyJWT 2.5.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.31 pyparsing 3.0.4
pyrsistent 0.18.0 pystan 2.19.1.1 Python-dateutil 2.8.2
python-editor 1.0.4 pytz 2021.3 PyWavelets 1.1.1
PyYAML 6,0 pyzmq 22.2.1 regex 2021.8.3
requests 2.26.0 requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0
rsa 4,9 s3transfer 0.5.2 scikit-learn 0.24.2
scipy 1.7.1 seaborn 0.11.3 Send2Trash 1.8.0
setuptools 58.0.4 setuptools-git 1.2 shap 0.41.0
simplejson 3.17.6 sechs 1.16.0 slicer 0.0.7
smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0 spacy 3.4.1
spacy-legacy 3.0.10 spacy-loggers 1.0.3 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.4 ssh-import-id 5.10
statsmodels 0.12.2 tabulate 0.8.9 tangled-up-in-unicode 0.1.0
tenacity 8.0.1 tensorboard 2.9.1 tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.8.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow 2.9.1
tensorflow-estimator 2.9.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.27.0 termcolor 2.0.1
terminado 0.9.4 testpath 0.5.0 thinc 8.1.2
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 tokenizers 0.12.1
tomli 2.0.1 torch 1.12.1+cu113 torchvision 0.13.1+cu113
tornado 6.1 tqdm 4.62.3 traitlets 5.1.0
transformers 4.21.2 typer 0.4.2 typing-extensions 3.10.0.2
ujson 4.0.2 unattended-upgrades 0,1 urllib3 1.26.7
virtualenv 20.8.0 Visionen 0.7.4 Wasabi 0.10.1
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 1.3.1
Werkzeug 2.0.2 wheel 0.37.0 widgetsnbextension 3.6.0
wrapt 1.12.1 xgboost 1.6.2 zipp 3.6.0

R-Bibliotheken

Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 11.3 LTS identisch.

Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)

Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 11.3 LTS enthält Databricks Runtime 11.3 LTS ML die folgenden JAR-Dateien:

CPU-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 v0.20.0-db1
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.6.2
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.6.2
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.29.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

GPU-Cluster

Gruppen-ID Artefakt-ID Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 v0.20.0-db1
ml.dmlc xgboost4j-gpu_2.12 1.6.2
ml.dmlc xgboost4j-spark-gpu_2.12 1.6.2
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.29.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0