Databricks Runtime 13.3 LTS für Machine Learning
Databricks Runtime 13.3 LTS für Machine Learning bietet eine sofort einsatzbereite Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science basierend auf Databricks Runtime 13.3 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 13.3 LTS ML basiert auf Databricks Runtime 13.3 LTS. Informationen zu den Neuerungen in Databricks Runtime 13.3 LTS, einschließlich Apache Spark MLlib und SparkR, finden Sie in den Versionshinweisen zu Databricks Runtime 13.3 LTS.
Änderungen am Feature Store von Databricks
- Databricks Runtime 13.3 LTS ML enthält den Featurespeicherclient v0.14.0. Bei Clientversion 0.14.0 und höher müssen Sie Zeitstempelschlüsselspalten im
primary_keys
-Argument angeben. Zeitstempelschlüssel sind Teil der „Primärschlüssel“, die jede Zeile in der Featuretabelle eindeutig identifizieren. - Sie können jetzt Featurewerte mit Zeitstempeln vor einer angegebenen Zeit aus dem Trainingssatz ausschließen. Ausführliche Informationen finden Sie unter Festlegen eines Zeitlimits für historische Featurewerte.
- Machine Learning-Funktionen können jetzt bei Bedarf zur Rückschlusszeit berechnet werden. Funktionsberechnungslogik, Modelle und Daten unterliegen dem Unity-Katalog. Auf diese Weise können Modelle Features mithilfe von Eingaben berechnen, die nur zur Rückschlusszeit verfügbar sind, z. B. der aktuelle Ort eines Benutzers. Weitere Informationen finden Sie unter Compute-Funktionen bei Bedarf mithilfe von benutzerdefinierten Python-Funktionen.
Systemumgebung
Die Systemumgebung in Databricks Runtime 13.3 LTS ML unterscheidet sich wie folgt von Databricks Runtime 13.3 LTS:
- DBUtils: Databricks Runtime ML enthält kein Bibliothekshilfsprogramm (dbutils.library) (Legacy).
Verwenden Sie stattdessen
%pip
-Befehle. Informationen finden Sie unter Python-Bibliotheken im Notebook-Bereich. - Für GPU-Cluster umfasst Databricks Runtime ML die folgenden NVIDIA-GPU-Bibliotheken:
- CUDA 11.7
- cuDNN 8.5.0.96-1
- NCCL 2.15.1
- TensorRT 7.2.2
Databricks Runtime 13.3 LTS ML enthält XGBoost 1.7.3, das keine GPU-Cluster mit Computefunktionalität 5.2 und niedriger unterstützt.
Das miniconda-Paket wurde aus Databricks Runtime 13.0 ML und höher entfernt.
Bibliotheken
In den folgenden Abschnitten sind die Bibliotheken aufgeführt, die in Databricks Runtime 13.3 LTS ML enthalten sind und sich von den in Databricks Runtime 13.3 LTS 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 13.3 LTS ML enthält die folgenden Bibliotheken der obersten Ebene:
- GraphFrames
- Horovod und HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
- scikit-learn
Python-Bibliotheken
Databricks Runtime 13.3 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 13.3 LTS ML auch die folgenden Pakete:
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.20.0
Um die Databricks Runtime ML Python-Umgebung in Ihrer lokalen virtuellen Python-Umgebung zu reproduzieren, müssen Sie die Datei requirements-13.3.txt herunterladen und pip install -r requirements-13.3.txt
ausführen. 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 | Beschleunigen | 0.20.3 | aiohttp | 3.8.5 |
aiosignal | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | appdirs | 1.4.4 |
argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | astor | 0.8.1 |
asttokens | 2.2.1 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
attrs | 21.4.0 | audioread | 3.0.0 | azure-core | 1.28.0 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-storage-blob | 12.17.0 | azure-storage-file-datalake | 12.12.0 |
backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 | beautifulsoup4 | 4.11.1 |
black | 22.6.0 | bleach | 4.1.0 | blinker | 1.4 |
blis | 0.7.10 | boto3 | 1.24.28 | botocore | 1.27.28 |
cachetools | 4.2.4 | Katalog | 2.0.9 | category-encoders | 2.6.1 |
certifi | 2022.9.14 | cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 |
charset-normalizer | 2.0.4 | Klicken | 8.0.4 | cloudpickle | 2.0.0 |
cmdstanpy | 1.1.0 | confection | 0.1.0 | configparser | 5.2.0 |
convertdate | 2.4.0 | cryptography | 37.0.1 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.7 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
databricks-automl-runtime | 0.2.17 | databricks-cli | 0.17.7 | databricks-feature-store | 0.14.0 |
databricks-sdk | 0.1.6 | dataclasses-json | 0.5.13 | datasets | 2.13.1 |
dbl-tempo | 0.1.23 | dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.0 |
decorator | 5.1.1 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.4 |
diskcache | 5.6.1 | distlib | 0.3.7 | docstring-to-markdown | 0,12 |
entrypoints | 0,4 | ephem | 4.1.4 | Evaluieren | 0.4.0 |
executing | 1.2.0 | facets-overview | 1.0.3 | fastapi | 0.98.0 |
fastjsonschema | 2.18.0 | fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.6.0 |
Flask | 1.1.2+db1 | flatbuffers | 23.5.26 | fonttools | 4.25.0 |
frozenlist | 1.4.0 | fsspec | 2022.7.1 | future | 0.18.2 |
gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.10 | GitPython | 3.1.27 |
google-api-core | 2.8.2 | google-auth | 1.33.0 | google-auth-oauthlib | 0.4.6 |
google-cloud-core | 2.3.3 | google-cloud-storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 |
google-pasta | 0.2.0 | google-resumable-media | 2.5.0 | googleapis-common-protos | 1.56.4 |
greenlet | 1.1.1 | grpcio | 1.48.1 | grpcio-status | 1.48.1 |
gunicorn | 20.1.0 | gviz-api | 1.10.0 | h11 | 0.14.0 |
h5py | 3.7.0 | Feiertage | 0.27.1 | horovod | 0.28.1 |
htmlmin | 0.1.12 | httplib2 | 0.20.2 | httptools | 0.6.0 |
huggingface-hub | 0.16.4 | idna | 3.3 | ImageHash | 4.3.1 |
imbalanced-learn | 0.10.1 | importlib-metadata | 4.11.3 | importlib-resources | 6.0.0 |
ipykernel | 6.17.1 | ipython | 8.10.0 | ipython-genutils | 0.2.0 |
ipywidgets | 7.7.2 | isodate | 0.6.1 | itsdangerous | 2.0.1 |
jedi | 0.18.1 | jeepney | 0.7.1 | Jinja2 | 2.11.3 |
jmespath | 0.10.0 | joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 |
jsonschema | 4.16.0 | jupyter-client | 7.3.4 | jupyter_core | 4.11.2 |
jupyterlab-pygments | 0.1.2 | jupyterlab-widgets | 1.0.0 | keras | 2.11.0 |
keyring | 23.5.0 | kiwisolver | 1.4.2 | langchain | 0.0.217 |
langchainplus-sdk | 0.0.20 | langcodes | 3.3.0 | launchpadlib | 1.10.16 |
lazr.restfulclient | 0.14.4 | lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0,3 |
libclang | 15.0.6.1 | librosa | 0.10.0 | lightgbm | 3.3.5 |
llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 | Mako | 1.2.0 |
Markdown | 3.3.4 | MarkupSafe | 2.0.1 | marshmallow | 3.20.1 |
matplotlib | 3.5.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 | mccabe | 0.7.0 |
mistune | 0.8.4 | mleap | 0.20.0 | mlflow-skinny | 2.5.0 |
more-itertools | 8.10.0 | msgpack | 1.0.5 | multidict | 6.0.4 |
multimethod | 1.9.1 | multiprocess | 0.70.12.2 | murmurhash | 1.0.9 |
mypy-extensions | 0.4.3 | nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 |
nbformat | 5.5.0 | nest-asyncio | 1.5.5 | networkx | 2.8.4 |
ninja | 1.11.1 | nltk | 3,7 | nodeenv | 1.8.0 |
Notebook | 6.4.12 | numba | 0.55.1 | numexpr | 2.8.4 |
numpy | 1.21.5 | oauthlib | 3.2.0 | openai | 0.27.8 |
openapi-schema-pydantic | 1.2.4 | opt-einsum | 3.3.0 | Packen | 21,3 |
Pandas | 1.4.4 | pandocfilters | 1.5.0 | paramiko | 2.9.2 |
parso | 0.8.3 | pathspec | 0.9.0 | pathy | 0.10.2 |
patsy | 0.5.2 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
phik | 0.12.3 | pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.2.0 |
pip | 22.2.2 | platformdirs | 2.5.2 | plotly | 5.9.0 |
pluggy | 1.0.0 | pmdarima | 2.0.3 | pooch | 1.7.0 |
preshed | 3.0.8 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
prophet | 1.1.4 | protobuf | 3.19.4 | psutil | 5.9.0 |
psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
pyarrow | 8.0.0 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
pybind11 | 2.11.1 | pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 |
pyflakes | 3.0.1 | Pygments | 2.11.2 | PyGObject | 3.42.1 |
PyJWT | 2.3.0 | PyMeeus | 0.5.12 | PyNaCl | 1.5.0 |
pyodbc | 4.0.32 | pyparsing | 3.0.9 | pyright | 1.1.294 |
pyrsistent | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 | Python-dateutil | 2.8.2 |
python-dotenv | 1.0.0 | python-editor | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.0.0 |
python-lsp-server | 1.7.1 | pytoolconfig | 1.2.2 | pytz | 2022.1 |
PyWavelets | 1.3.0 | PyYAML | 6,0 | pyzmq | 23.2.0 |
regex | 2022.7.9 | requests | 2.28.1 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
Antworten | 0.18.0 | rope | 1.7.0 | rsa | 4,9 |
s3transfer | 0.6.0 | safetensors | 0.3.1 | scikit-learn | 1.1.1 |
scipy | 1.9.1 | seaborn | 0.11.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.2.2 | sentencepiece | 0.1.99 |
setuptools | 63.4.1 | 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 | sniffio | 1.2.0 | soundfile | 0.12.1 |
soupsieve | 2.3.1 | soxr | 0.3.5 | spacy | 3.5.3 |
spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.4 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.7 |
ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.6.2 | starlette | 0.27.0 |
statsmodels | 0.13.2 | tabulate | 0.8.10 | tangled-up-in-unicode | 0.2.0 |
tenacity | 8.1.0 | tensorboard | 2.11.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
tensorboard-plugin-profile | 2.11.2 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow-cpu | 2.11.1 |
tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.32.0 | termcolor | 2.3.0 |
terminado | 0.13.1 | testpath | 0.6.0 | thinc | 8.1.10 |
threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 | tokenize-rt | 4.2.1 |
tokenizers | 0.13.3 | tomli | 2.0.1 | torch | 1.13.1+cpu |
torchvision | 0.14.1+cpu | tornado | 6.1 | tqdm | 4.64.1 |
traitlets | 5.1.1 | transformers | 4.30.2 | typeguard | 2.13.3 |
typer | 0.7.0 | typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.3.0 |
ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 | urllib3 | 1.26.11 |
uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 | virtualenv | 20.16.3 |
Visionen | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 | Wasabi | 1.1.2 |
watchfiles | 0.19.0 | wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 |
websocket-client | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 | Werkzeug | 2.0.3 |
whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 | widgetsnbextension | 3.6.1 |
wordcloud | 1.9.2 | wrapt | 1.14.1 | xgboost | 1.7.6 |
xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 | yarl | 1.9.2 |
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Python-Bibliotheken für GPU-Cluster
Bibliothek | Version | Bibliothek | Version | Bibliothek | Version |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | Beschleunigen | 0.20.3 | aiohttp | 3.8.5 |
aiosignal | 1.3.1 | anyio | 3.5.0 | appdirs | 1.4.4 |
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nbclient | 0.5.13 | nbconvert | 6.4.4 | nbformat | 5.5.0 |
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tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacity | 8.1.0 | tensorboard | 2.11.0 |
tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.11.2 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
tensorflow | 2.11.1 | tensorflow-estimator | 2.11.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.32.0 |
termcolor | 2.3.0 | terminado | 0.13.1 | testpath | 0.6.0 |
thinc | 8.1.10 | threadpoolctl | 2.2.0 | tiktoken | 0.4.0 |
tokenize-rt | 4.2.1 | tokenizers | 0.13.3 | tomli | 2.0.1 |
torch | 1.13.1+cu117 | torchvision | 0.14.1+cu117 | tornado | 6.1 |
tqdm | 4.64.1 | traitlets | 5.1.1 | transformers | 4.30.2 |
typeguard | 2.13.3 | typer | 0.7.0 | typing-inspect | 0.9.0 |
typing_extensions | 4.3.0 | ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0,1 |
urllib3 | 1.26.11 | uvicorn | 0.23.1 | uvloop | 0.17.0 |
virtualenv | 20.16.3 | Visionen | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
Wasabi | 1.1.2 | watchfiles | 0.19.0 | wcwidth | 0.2.5 |
webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 | websockets | 11.0.3 |
Werkzeug | 2.0.3 | whatthepatch | 1.0.2 | wheel | 0.37.1 |
widgetsnbextension | 3.6.1 | wordcloud | 1.9.2 | wrapt | 1.14.1 |
xgboost | 1.7.6 | xxhash | 3.2.0 | yapf | 0.31.0 |
yarl | 1.9.2 | ydata-profiling | 4.2.0 | zipp | 3.8.0 |
R-Bibliotheken
Die R-Bibliotheken sind mit den R-Bibliotheken in Databricks Runtime 13.3 LTS identisch.
Java- und Scala-Bibliotheken (Scala 2.12-Cluster)
Zusätzlich zu Java- und Scala-Bibliotheken in Databricks Runtime 13.3 LTS enthält Databricks Runtime 13.3 LTS ML die folgenden JAR-Dateien:
CPU-Cluster
Gruppen-ID | Artefakt-ID | Version |
---|---|---|
com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.7.3 |
org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.5.0 |
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.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.7.3 |
org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db2-spark3.4 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.5.0 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |