Databricks Runtime 5.0 ML (non pris en charge)
Databricks a publié cette image en novembre 2018.
Databricks Runtime 5.0 ML fournit un environnement prêt à l’emploi pour le Machine Learning et la science des données. Il contient de nombreuses bibliothèques populaires, notamment TensorFlow, Keras et XGBoost. Il prend également en charge l’entraînement TensorFlow distribué avec Horovod.
Pour plus d’informations, notamment les instructions relatives à la création d’un cluster Databricks Runtime ML, consultez IA et Machine Learning sur Databricks.
Nouvelles fonctionnalités
Databricks Runtime 5.0 ML est basé sur Databricks Runtime 5.0. Pour obtenir plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 5.0, consultez les notes de publication sur Databricks Runtime 5.0 (non pris en charge). Outre les nouvelles fonctionnalités de Databricks Runtime 5.0, Databricks Runtime 5.0 ML comprend les nouvelles fonctionnalités suivantes :
- HorovodRunner pour l’exécution de travaux d’entraînement de Deep Learning distribué à l’aide de Horovod.
- Prise en charge de Conda pour la gestion des packages.
- Intégration de MLeap.
- Intégration de GraphFrames.
Notes
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).
Environnement du système
La différence entre l’environnement système de Databricks Runtime 5.0 et celui de Databricks Runtime 5.0 ML est la suivante :
- Python : 2.7.15 pour les clusters Python 2 et 3.6.5 pour les clusters Python 3.
- Pour des clusters GPU, les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes :
- Pilote Tesla 396.44
- CUDA 9.2
- CUDNN 7.2.1
Bibliothèques
Les différences entre les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 5.0 et celles incluses dans Databricks Runtime 5.0 ML sont listées dans cette section.
Bibliothèques Python
Databricks Runtime 5.0 ML utilise Conda pour la gestion des packages Python. Voici la liste complète des packages Python fournis et des versions installées à l’aide du gestionnaire de packages Conda.
| Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 0.6.1 | argparse | 1.4.0 | asn1crypto | 0.24.0 |
| astor | 0.7.1 | backports-abc | 0.5 | backports.functools-lru-cache | 1.5 |
| backports.weakref | 1.0.post1 | bcrypt | 3.1.4 | bleach | 2.1.3 |
| boto | 2.48.0 | boto3 | 1.7.62 | botocore | 1.10.62 |
| certifi | 2018.04.16 | cffi | 1.11.5 | chardet | 3.0.4 |
| cloudpickle | 0.5.3 | colorama | 0.3.9 | configparser | 3.5.0 |
| cryptography | 2.2.2 | cycler | 0.10.0 | Cython | 0.28.2 |
| decorator | 4.3.0 | docutils | 0.14 | entrypoints | 0.2.3 |
| enum34 | 1.1.6 | et-xmlfile | 1.0.1 | funcsigs | 1.0.2 |
| functools32 | 3.2.3-2 | fusepy | 2.0.4 | futures | 3.2.0 |
| gast | 0.2.0 | grpcio | 1.12.1 | h5py | 2.8.0 |
| horovod | 0.15.0 | html5lib | 1.0.1 | idna | 2.6 |
| ipaddress | 1.0.22 | ipython | 5.7.0 | ipython_genutils | 0.2.0 |
| jdcal | 1.4 | Jinja2 | 2,10 | jmespath | 0.9.3 |
| jsonschema | 2.6.0 | jupyter-client | 5.2.3 | jupyter-core | 4.4.0 |
| Keras | 2.2.4 | Keras-Applications | 1.0.6 | Keras-Preprocessing | 1.0.5 |
| kiwisolver | 1.0.1 | linecache2 | 1.0.0 | llvmlite | 0.23.1 |
| lxml | 4.2.1 | Markdown | 3.0.1 | MarkupSafe | 1.0 |
| matplotlib | 2.2.2 | mistune | 0.8.3 | mleap | 0.8.1 |
| mock | 2.0.0 | msgpack | 0.5.6 | nbconvert | 5.3.1 |
| nbformat | 4.4.0 | nose | 1.3.7 | nose-exclude | 0.5.0 |
| numba | 0.38.0+0.g2a2b772fc.dirty | numpy | 1.14.3 | olefile | 0.45.1 |
| openpyxl | 2.5.3 | pandas | 0.23.0 | pandocfilters | 1.4.2 |
| paramiko | 2.4.1 | pathlib2 | 2.3.2 | patsy | 0.5.0 |
| pbr | 5.1.0 | pexpect | 4.5.0 | pickleshare | 0.7.4 |
| Pillow | 5.1.0 | pip | 10.0.1 | ply | 3.11 |
| prompt-toolkit | 1.0.15 | protobuf | 3.6.1 | psycopg2 | 2.7.5 |
| ptyprocess | 0.5.2 | pyarrow | 0.8.0 | pyasn1 | 0.4.4 |
| pycparser | 2.18 | Pygments | 2.2.0 | PyNaCl | 1.3.0 |
| pyOpenSSL | 18.0.0 | pyparsing | 2.2.0 | PySocks | 1.6.8 |
| Python | 2.7.15 | python-dateutil | 2.7.3 | pytz | 2018.4 |
| PyYAML | 3,12 | pyzmq | 17.0.0 | requêtes | 2.18.4 |
| s3transfer | 0.1.13 | scandir | 1.7 | scikit-learn | 0.19.1 |
| scipy | 1.1.0 | seaborn | 0.8.1 | setuptools | 39.1.0 |
| simplegeneric | 0.8.1 | singledispatch | 3.4.0.3 | six | 1.11.0 |
| statsmodels | 0.9.0 | subprocess32 | 3.5.3 | tensorboard | 1.10.0 |
| tensorflow | 1.10.0 | termcolor | 1.1.0 | testpath | 0.3.1 |
| tornado | 5.0.2 | traceback2 | 1.4.0 | traitlets | 4.3.2 |
| unittest2 | 1.1.0 | urllib3 | 1.22 | virtualenv | 16.0.0 |
| wcwidth | 0.1.7 | webencodings | 0.5.1 | Werkzeug | 0.14.1 |
| wheel | 0.31.1 | wrapt | 1.10.11 | wsgiref | 0.1.2 |
En outre, les packages Spark suivants incluent des modules Python :
| Package Spark | Module Python | Version |
|---|---|---|
| tensorframes | tensorframes | 0.5.0-s_2.11 |
| graphframes | graphframes | 0.6.0-db3-spark2.4 |
| spark-deep-learning | sparkdl | 1.3.0-db2-spark2.4 |
Bibliothèques R
Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R sur Databricks Runtime 5.0.
Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.11)
En plus des bibliothèques Java et Scala de Databricks Runtime 5.0, Databricks Runtime 5.0 ML contient les fichiers JAR suivants :
| ID de groupe | ID d’artefact | Version |
|---|---|---|
| com.databricks | spark-deep-learning | 1.3.0-db2-spark2.4 |
| org.tensorframes | tensorframes | 0.5.0-s_2.11 |
| org.graphframes | graphframes_2.11 | 0.6.0-db3-spark2.4 |
| org.tensorflow | libtensorflow | 1.10.0 |
| org.tensorflow | libtensorflow_jni | 1.10.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.11 | 1.10.0-spark2.4-001 |
| org.tensorflow | tensorflow | 1.10.0 |
| ml.dmlc | xgboost4j | 0.80 |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark | 0.80 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.11 | 0.13.0-SNAPSHOT |