Databricks Runtime 4.1 ML (EoL)

Remarque

Cette version databricks Runtime a atteint la fin de vie et n’est plus disponible. Pour connaître les dates de fin de vie, consultez l’historique de fin de support et de fin de vie. Pour plus d’informations sur la stratégie et le calendrier de prise en charge de Databricks Runtime, consultez les cycles de vie de la prise en charge de Databricks.

Databricks Runtime 4.1 ML fournit un environnement prêt à l’emploi pour le Machine Learning et la science des données. Il contient plusieurs bibliothèques populaires, notamment TensorFlow, Keras et XGBoost. Il prend également en charge l’entraînement TensorFlow distribué avec Horovod.

Remarque

Cette version est devenue obsolète le 17 janvier 2019. Nous vous recommandons d’utiliser une version plus récente de Databricks Runtime ML, selon les versions de bibliothèque que vous souhaitez utiliser.

Pour plus d’informations, y compris les instructions relatives à la création d’un cluster Databricks Runtime ML, consultez IA et machine learning sur Databricks.

Remarque

Les versions de Databricks Runtime ML récupèrent toutes les mises à jour de maintenance de la version de base de Databricks Runtime. Pour obtenir la liste de toutes les mises à jour de maintenance, consultez Mises à jour de maintenance pour Databricks Runtime (archivées).

Bibliothèques

Databricks Runtime 4.1 ML s’appuie sur Databricks Runtime 4.1. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 4.1, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 4.1 (EoL ). En plus des nouvelles fonctionnalités de Databricks Runtime 4.1, Databricks Runtime 4.1 ML comprend les bibliothèques suivantes pour le support du Machine Learning. Certains d’entre eux sont également inclus dans Databricks Runtime 4.1 de base et sont notés comme tels.

Catégorie	Bibliothèques
Deep Learning distribué	Formation dispensée à l’aide de Horovod et Spark : HorovodEstimator (Estimateur Horovod) horovod 0.12.1 openmpi 3.0.0 paramiko 2.4.1 cloudpickle 0.5.2 Prédiction TensorFlow et Keras distribuée : spark-deep-learning 1.0 version préliminaire tensorframes 0.3.0
Deep Learning	[Keras] : keras 2.1.5 h5py 2.7.1 TensorFlow : (clusters de CPU) tensorflow 1.7.1 (Clusters de GPU) tensorflow-gpu 1.7.1 Bibliothèques GPU : CUDA 9.0 (également installé dans le runtime Databricks de base) cuDNN 7.0 (également installé dans le runtime Databricks de base) NCCL 2.0.5-3
XGBoost	XGBoost4j 0.8-spark2.3-s_2.11
Autres bibliothèques de Machine Learning	numpy 1.14.2 (également installé dans le runtime Databricks de base ; la version peut différer) scikit-learn 0.18.1 (également installé dans le runtime Databricks de base) scipy (également installé dans le runtime Databricks de base)