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Databricks Runtime 13.0 pour Machine Learning (EoS)

Remarque

La prise en charge de cette version databricks Runtime a pris fin. Pour connaître la date de fin de support, consultez l’historique de fin de support. Pour toutes les versions prises en charge de Databricks Runtime, consultez Notes de publication sur les versions et la compatibilité de Databricks Runtime.

Databricks Runtime 13.0 pour Machine Learning fournit un environnement prêt à l’emploi pour Machine Learning et la science des données basé sur Databricks Runtime 13.0 (EoS). Databricks Runtime ML contient de nombreuses bibliothèques populaires de Machine Learning, notamment TensorFlow, PyTorch et XGBoost. Databricks Runtime ML comprend AutoML, un outil permettant d’effectuer l’apprentissage automatique des pipelines Machine Learning. Databricks Runtime ML prend également en charge l'apprentissage profond distribué à l'aide d'Horovod.

Pour plus d’informations, notamment les instructions relatives à la création d’un groupement Databricks Runtime ML, consultez IA et apprentissage automatique sur Databricks.

Améliorations et nouvelles fonctionnalités

Databricks Runtime 13.0 ML est basé sur Databricks Runtime 13.0. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 13.0, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 13.0 (EoS).

Modifications apportées à Mosaïque AutoML

Dans Databricks Runtime 13.0 ML et versions ultérieures, Mosaïque AutoML n’est pas pris en charge pour les espaces de travail avec la conformité FedRAMP .

Pour plus d’informations sur Mosaïque AutoML, consultez Qu’est-ce que Mosaïque AutoML ?.

Améliorations apportées à Databricks Feature Store

Dans les espaces de travail avec Unity Catalog sur un cluster exécutant Databricks Runtime 13.0 ML ou version ultérieure, vous pouvez publier des tables de fonctionnalités d’espace de travail et d’Unity Catalog dans des magasins en ligne Cosmos DB.

Pour plus d’informations sur le magasin de caractéristiques Databricks, consultez l’article Ingénierie de caractéristiques et mise en service.

Environnement du système

L'environnement système dans Databricks Runtime 13.0 ML diffère de celui de Databricks Runtime 13.0 comme suit :

Databricks Runtime 13.0 ML inclut XGBoost 1.7.2, qui ne prend pas en charge les clusters GPU avec une capacité de calcul 5.2 et inférieure.

Le package miniconda a été supprimé de Databricks Runtime 13.0 ML.

Bibliothèques

Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 13.0 ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 13.0.

Dans cette section :

Bibliothèques de niveau supérieur

Databricks Runtime 13.0 ML inclut les bibliothèques de premier niveau suivantes :

Bibliothèques Python

Databricks Runtime 13.0 ML utilise Virtualenv pour la gestion des packages Python et inclut de nombreux packages ML populaires.

Les bibliothèques Python suivantes ont été introduites avec Databricks Runtime 13.0 ML :

  • accelerate
  • jeux de données
  • evaluate
  • ydata-profiling

Outre les packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 13.0 ML inclut également les packages suivants :

  • hyperopt 0.2.7+db3
  • sparkdl 3.0.0_db1
  • automl 1.17.0

Pour reproduire l'environnement Databricks Runtime ML Python dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez le fichier requirements-13.0.txt et exécutez pip install -r requirements-13.0.txt. Cette commande installe toutes les bibliothèques open source que Databricks Runtime ML utilise, mais n’installe pas les bibliothèques développées Azure Databricks, telles que databricks-automl, databricks-feature-store ou la duplication Databricks de hyperopt.

Bibliothèques Python sur les clusters UC

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 1.0.0 accelerate 0.16.0 aiohttp 3.8.4
aiosignal 1.3.1 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
azure-core 1.26.3 azure-cosmos 4.3.1b1 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1 black 22.6.0
bleach 4.1.0 blinker 1.4 blis 0.7.9
boto3 1.24.28 botocore 1.27.28 cachetools 4.2.4
catalogue 2.0.8 category-encoders 2.6.0 certifi 2022.9.14
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
click 8.0.4 cloudpickle 2.0.0 cmdstanpy 1.1.0
confection 0.0.4 configparser 5.2.0 convertdate 2.4.0
chiffrement 37.0.1 cycler 0.11.0 cymem 2.0.7
Cython 0.29.32 databricks-automl-runtime 0.2.16 databricks-cli 0.17.4
databricks-feature-store 0.11.0 jeux de données 2.10.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.18 debugpy 1.5.1 decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.4 diskcache 5.4.0
distlib 0.3.6 docstring-to-markdown 0.11 entrypoints 0,4
ephem 4.1.4 evaluate 0.4.0 en cours d’exécution 1.2.0
facets-overview 1.0.2 fastjsonschema 2.16.3 fasttext 0.9.2
filelock 3.6.0 Flask 1.1.2 flatbuffers 23.3.3
fonttools 4.25.0 frozenlist 1.3.3 fsspec 2022.7.1
future 0.18.2 gast 0.4.0 gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.27 google-auth 1.33.0 google-auth-oauthlib 0.4.6
google-pasta 0.2.0 googleapis-common-protos 1.56.4 grpcio 1.48.1
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h5py 3.7.0 hijri-converter 2.2.4 holidays 0.19
horovod 0.27.0 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
huggingface-hub 0.13.2 idna 3.3 ImageHash 4.3.1
imbalanced-learn 0.8.1 importlib-metadata 4.11.3 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 korean-lunar-calendar 0.3.1 langcodes 3.3.0
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
libclang 15.0.6.1 lightgbm 3.3.5 llvmlite 0.38.0
LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4
MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.2 matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4 mleap 0.20.0
mlflow-skinny 2.2.1 more-itertools 8.10.0 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
nltk 3.7 nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.12
numba 0.55.1 numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 empaquetage 21,3 pandas 1.4.4
pandas-profiling 3.6.6 pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2
parso 0.8.3 pathspec 0.9.0 pathy 0.10.1
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 2.0.2 preshed 3.0.8
prometheus-client 0.14.1 prompt-toolkit 3.0.36 prophet 1.1.2
protobuf 3.19.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 7.0.0
pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.10.3
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
python-dateutil 2.8.2 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 requêtes 2.28.1 requests-oauthlib 1.3.1
responses 0.18.0 rope 1.7.0 rsa 4,9
s3transfer 0.6.0 scikit-learn 1.1.1 scipy 1.9.1
seaborn 0.11.2 SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0
setuptools 63.4.1 shap 0.41.0 simplejson 3.17.6
six 1.16.0 segment 0.0.7 smart-open 5.2.1
smmap 5.0.0 soupsieve 2.3.1 spacy 3.5.0
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.4 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.6 ssh-import-id 5.11
stack-data 0.6.2 statsmodels 0.13.2 tabulate 0.8.10
tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacity 8.0.1 tensorboard 2.11.0
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.11.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.1
tensorflow-cpu 2.11.0 tensorflow-estimator 2.11.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.31.0
termcolor 2.2.0 terminado 0.13.1 testpath 0.6.0
thinc 8.1.9 threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1
générateurs de jetons 0.13.2 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 transformateurs 4.26.1 typeguard 2.13.3
typer 0.7.0 typing_extensions 4.3.0 ujson 5.4.0
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.11 virtualenv 20.16.3
visions 0.7.5 wadllib 1.3.6 wasabi 1.1.1
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 0.58.0
Werkzeug 2.0.3 whatthepatch 1.0.2 wheel 0.37.1
widgetsnbextension 3.6.1 wrapt 1.14.1 xgboost 1.7.4
xxhash 3.2.0 yapf 0.31.0 yarl 1.8.2
ydata-profiling 4.1.0 zipp 3.8.0

Bibliothèques Python sur les clusters GPU

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 1.0.0 accelerate 0.16.0 aiohttp 3.8.4
aiosignal 1.3.1 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
azure-core 1.26.3 azure-cosmos 4.3.1b1 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 beautifulsoup4 4.11.1 black 22.6.0
bleach 4.1.0 blinker 1.4 blis 0.7.9
boto3 1.24.28 botocore 1.27.28 cachetools 4.2.4
catalogue 2.0.8 category-encoders 2.6.0 certifi 2022.9.14
cffi 1.15.1 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
click 8.0.4 cloudpickle 2.0.0 cmdstanpy 1.1.0
confection 0.0.4 configparser 5.2.0 convertdate 2.4.0
chiffrement 37.0.1 cycler 0.11.0 cymem 2.0.7
Cython 0.29.32 databricks-automl-runtime 0.2.16 databricks-cli 0.17.4
databricks-feature-store 0.11.0 jeux de données 2.10.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.18 debugpy 1.5.1 decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1 dill 0.3.4 diskcache 5.4.0
distlib 0.3.6 docstring-to-markdown 0.11 entrypoints 0,4
ephem 4.1.4 evaluate 0.4.0 en cours d’exécution 1.2.0
facets-overview 1.0.2 fastjsonschema 2.16.3 fasttext 0.9.2
filelock 3.6.0 Flask 1.1.2 flatbuffers 23.3.3
fonttools 4.25.0 frozenlist 1.3.3 fsspec 2022.7.1
future 0.18.2 gast 0.4.0 gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.27 google-auth 1.33.0 google-auth-oauthlib 0.4.6
google-pasta 0.2.0 googleapis-common-protos 1.56.4 grpcio 1.48.1
grpcio-status 1.48.1 gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0
h5py 3.7.0 hijri-converter 2.2.4 holidays 0.19
horovod 0.27.0 htmlmin 0.1.12 httplib2 0.20.2
huggingface-hub 0.13.1 idna 3.3 ImageHash 4.3.1
imbalanced-learn 0.8.1 importlib-metadata 4.11.3 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 korean-lunar-calendar 0.3.1 langcodes 3.3.0
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
libclang 15.0.6.1 lightgbm 3.3.5 llvmlite 0.38.0
LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4
MarkupSafe 2.0.1 matplotlib 3.5.2 matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.7.0 mistune 0.8.4 mleap 0.20.0
mlflow-skinny 2.2.1 more-itertools 8.10.0 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
nltk 3.7 nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.12
numba 0.55.1 numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0
opt-einsum 3.3.0 empaquetage 21,3 pandas 1.4.4
pandas-profiling 3.6.6 pandocfilters 1.5.0 paramiko 2.9.2
parso 0.8.3 pathspec 0.9.0 pathy 0.10.1
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 2.0.2 preshed 3.0.8
prompt-toolkit 3.0.36 prophet 1.1.2 protobuf 3.19.4
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2 pyarrow 7.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pybind11 2.10.3 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 python-dateutil 2.8.2
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
requêtes 2.28.1 requests-oauthlib 1.3.1 responses 0.18.0
rope 1.7.0 rsa 4,9 s3transfer 0.6.0
scikit-learn 1.1.1 scipy 1.9.1 seaborn 0.11.2
SecretStorage 3.3.1 Send2Trash 1.8.0 setuptools 63.4.1
shap 0.41.0 simplejson 3.17.6 six 1.16.0
segment 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 5.0.0
soupsieve 2.3.1 spacy 3.5.0 spacy-legacy 3.0.12
spacy-loggers 1.0.4 spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.2
srsly 2.4.6 ssh-import-id 5.11 stack-data 0.6.2
statsmodels 0.13.2 tabulate 0.8.10 tangled-up-in-unicode 0.2.0
tenacity 8.0.1 tensorboard 2.11.0 tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.11.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow 2.11.0
tensorflow-estimator 2.11.0 tensorflow-io-gcs-filesystem 0.31.0 termcolor 2.2.0
terminado 0.13.1 testpath 0.6.0 thinc 8.1.9
threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1 générateurs de jetons 0.13.2
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
transformateurs 4.26.1 typeguard 2.13.3 typer 0.7.0
typing_extensions 4.3.0 ujson 5.4.0 unattended-upgrades 0.1
urllib3 1.26.11 virtualenv 20.16.3 visions 0.7.5
wadllib 1.3.6 wasabi 1.1.1 wcwidth 0.2.5
webencodings 0.5.1 websocket-client 0.58.0 Werkzeug 2.0.3
whatthepatch 1.0.2 wheel 0.37.1 widgetsnbextension 3.6.1
wrapt 1.14.1 xgboost 1.7.4 xxhash 3.2.0
yapf 0.31.0 yarl 1.8.2 ydata-profiling 4.1.0
zipp 3.8.0

Bibliothèques R

Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 13.0.

Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)

Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 13.0, Databricks Runtime 13.0 ML contient les fichiers JAR suivants :

Clusters UC

ID de groupe ID d’artefact Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 v0.20.0-db2
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-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 2.2.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0

Clusters GPU

ID de groupe ID d’artefact Version
com.typesafe.akka akka-actor_2.12 2.5.23
ml.combust.mleap mleap-databricks-runtime_2.12 v0.20.0-db2
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-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 2.2.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0