Databricks Runtime 10.0 pour ML (non pris en charge)

Databricks Runtime 10.0 for Machine Learning fournit un environnement prêt à l'emploi pour l'apprentissage automatique et la science des données basé sur Databricks Runtime 10.0 (non pris en charge). Databricks Runtime ML contient de nombreuses bibliothèques populaires de Machine Learning, notamment TensorFlow, PyTorch et XGBoost. Il prend également en charge la formation de Deep Learning 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.

Améliorations et nouvelles fonctionnalités

Databricks Runtime 10.0 ML s’appuie sur Databricks Runtime 10.0. Pour plus d'informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 10.0, y compris Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication de Databricks Runtime 10.0 (non pris en charge).

Prévisions de série chronologique avec AutoML

AutoML prend désormais en charge les prévisions de série chronologique. Pour plus d’informations, consultez la documentation AutoML.

Changements importants apportés à l’environnement Python de Databricks Runtime ML

Ajout de packages Python

  • databricks-automl-runtime 0.1.0
  • imbalanced-learn 0.8.0
  • transformers 4.9.2

Environnement du système

Nous avons mis à jour la version incluse de RStudio Server open source vers la version 1.4.

L’environnement système de Databricks Runtime 10.0 ML diffère de Databricks Runtime 10.0 comme suit :

Bibliothèques

Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime ML 10.0 qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 10.0.

Dans cette section :

Bibliothèques de niveau supérieur

Databricks Runtime 10.0 ML comprend les bibliothèques de niveau supérieur suivantes :

Bibliothèques Python

Databricks Runtime 10.0 ML utilise Virtualenv pour la gestion des packages Python et comprend de nombreux packages ML populaires.

En plus des packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 10.0 ML comprend également les packages suivants :

  • hyperopt 0.2.5.db2
  • sparkdl 2.2.0_db3
  • feature_store 0.3.4
  • automl 1.3.1

Bibliothèques Python sur les clusters UC

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Rolling) appdirs 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 astor 0.8.1 astunparse 1.6.3
async-generator 1,10 attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bleach 3.3.0 blis 0.7.4
boto3 1.16.7 botocore 1.19.7 Bottleneck 1.3.2
cachetools 4.2.2 catalogue 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 clang 5.0
click 7.1.2 cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68
configparser 5.0.1 convertdate 2.3.2 chiffrement 3.4.7
cycler 0.10.0 cymem 2.0.5 Cython 0.29.23
databricks-automl-runtime 0.1.0 databricks-cli 0.14.3 dbus-python 1.2.16
decorator 5.0.6 defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2
diskcache 5.2.1 distlib 0.3.2 distro-info 0.23ubuntu1
entrypoints 0.3 ephem 4.0.0.2 facets-overview 1.0.0
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 1.12
fsspec 0.9.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.7 GitPython 3.1.12 google-auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.39.0
gunicorn 20.0.4 h5py 3.1.0 hijri-converter 2.2.1
holidays 0.11.2 horovod 0.22.1 htmlmin 0.1.12
huggingface-hub 0.0.12 idna 2.10 ImageHash 4.2.1
imbalanced-learn 0.8.0 importlib-metadata 3.10.0 ipykernel 5.3.4
ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.6.3
isodate 0.6.0 itsdangerous 1.1.0 jedi 0.17.2
Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0 joblib 1.0.1
joblibspark 0.3.0 jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12
jupyter-core 4.7.1 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
keras 2.6.0 Keras-Preprocessing 1.1.2 kiwisolver 1.3.1
koalas 1.8.1 korean-lunar-calendar 0.2.1 lightgbm 3.1.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.4.2
missingno 0.5.0 mistune 0.8.4 mleap 0.17.0
mlflow-skinny 1.20.2 multimethod 1.4 murmurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.5 nltk 3.6.1
notebook 6.3.0 numba 0.54.0 numpy 1.19.2
oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 empaquetage 20.9
pandas 1.2.4 pandas-profiling 3.0.0 pandocfilters 1.4.3
paramiko 2.7.2 parso 0.7.0 pathy 0.6.0
patsy 0.5.1 petastorm 0.11.2 pexpect 4.8.0
phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.2.0
pip 21.0.1 plotly 5.1.0 preshed 3.0.5
prometheus-client 0.10.1 prompt-toolkit 3.0.17 prophet 1.0.1
protobuf 3.17.2 psutil 5.8.0 psycopg2 2.8.5
ptyprocess 0.7.0 pyarrow 4.0.0 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 pycparser 2.20 pydantic 1.8.2
Pygments 2.8.1 PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.3.0 pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7
pyrsistent 0.17.3 pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.6
python-dateutil 2.8.1 python-editor 1.0.4 pytz 2020.5
PyWavelets 1.1.1 PyYAML 5.4.1 pyzmq 20.0.0
regex 2021.4.4 requêtes 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0
requests-unixsocket 0.2.0 rsa 4.7.2 s3transfer 0.3.7
sacremoses 0.0.45 scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2
seaborn 0.11.1 Send2Trash 1.5.0 setuptools 52.0.0
setuptools-git 1.2 shap 0.39.0 simplejson 3.17.2
six 1.15.0 segment 0.0.7 smart-open 5.2.0
smmap 3.0.5 spacy 3.1.2 spacy-legacy 3.0.8
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.1
ssh-import-id 5.10 statsmodels 0.12.2 tabulate 0.8.7
tangled-up-in-unicode 0.1.0 tenacity 6.2.0 tensorboard 2.6.0
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.0 tensorflow-cpu 2.6.0
tensorflow-estimator 2.6.0 termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4
testpath 0.4.4 thinc 8.0.8 threadpoolctl 2.1.0
générateurs de jetons 0.10.3 torch 1.9.0+cpu torchvision 0.10.0+cpu
tornado 6.1 tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5
transformateurs 4.9.2 typer 0.3.2 typing-extensions 3.7.4.3
ujson 4.0.2 unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.25.11
virtualenv 20.4.1 visions 0.7.1 wasabi 0.8.2
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 0.57.0
Werkzeug 1.0.1 wheel 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1
wrapt 1.12.1 xgboost 1.4.2 zipp 3.4.1

Bibliothèques Python sur les clusters GPU

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 0.11.0 Antergos Linux 2015.10 (ISO-Rolling) appdirs 1.4.4
argon2-cffi 20.1.0 astor 0.8.1 astunparse 1.6.3
async-generator 1,10 attrs 20.3.0 backcall 0.2.0
bcrypt 3.2.0 bleach 3.3.0 blis 0.7.4
boto3 1.16.7 botocore 1.19.7 Bottleneck 1.3.2
cachetools 4.2.2 catalogue 2.0.6 certifi 2020.12.5
cffi 1.14.5 chardet 4.0.0 clang 5.0
click 7.1.2 cloudpickle 1.6.0 cmdstanpy 0.9.68
configparser 5.0.1 convertdate 2.3.2 chiffrement 3.4.7
cycler 0.10.0 cymem 2.0.5 Cython 0.29.23
databricks-automl-runtime 0.1.0 databricks-cli 0.14.3 dbus-python 1.2.16
decorator 5.0.6 defusedxml 0.7.1 dill 0.3.2
diskcache 5.2.1 distlib 0.3.2 distro-info 0.23ubuntu1
entrypoints 0.3 ephem 4.0.0.2 facets-overview 1.0.0
filelock 3.0.12 Flask 1.1.2 flatbuffers 1.12
fsspec 0.9.0 future 0.18.2 gast 0.4.0
gitdb 4.0.7 GitPython 3.1.12 google-auth 1.22.1
google-auth-oauthlib 0.4.2 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.39.0
gunicorn 20.0.4 h5py 3.1.0 hijri-converter 2.2.1
holidays 0.11.2 horovod 0.22.1 htmlmin 0.1.12
huggingface-hub 0.0.12 idna 2.10 ImageHash 4.2.1
imbalanced-learn 0.8.0 importlib-metadata 3.10.0 ipykernel 5.3.4
ipython 7.22.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.6.3
isodate 0.6.0 itsdangerous 1.1.0 jedi 0.17.2
Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0 joblib 1.0.1
joblibspark 0.3.0 jsonschema 3.2.0 jupyter-client 6.1.12
jupyter-core 4.7.1 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-widgets 1.0.0
keras 2.6.0 Keras-Preprocessing 1.1.2 kiwisolver 1.3.1
koalas 1.8.1 korean-lunar-calendar 0.2.1 lightgbm 3.1.1
llvmlite 0.37.0 LunarCalendar 0.0.9 Mako 1.1.3
Markdown 3.3.3 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.4.2
missingno 0.5.0 mistune 0.8.4 mleap 0.17.0
mlflow-skinny 1.20.2 multimethod 1.4 murmurhash 1.0.5
nbclient 0.5.3 nbconvert 6.0.7 nbformat 5.1.3
nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.5 nltk 3.6.1
notebook 6.3.0 numba 0.54.0 numpy 1.19.2
oauthlib 3.1.0 opt-einsum 3.3.0 empaquetage 20.9
pandas 1.2.4 pandas-profiling 3.0.0 pandocfilters 1.4.3
paramiko 2.7.2 parso 0.7.0 pathy 0.6.0
patsy 0.5.1 petastorm 0.11.2 pexpect 4.8.0
phik 0.12.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.2.0
pip 21.0.1 plotly 5.1.0 preshed 3.0.5
prompt-toolkit 3.0.17 prophet 1.0.1 protobuf 3.17.2
psutil 5.8.0 psycopg2 2.8.5 ptyprocess 0.7.0
pyarrow 4.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pycparser 2.20 pydantic 1.8.2 Pygments 2.8.1
PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.3.0
pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7 pyrsistent 0.17.3
pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.6 python-dateutil 2.8.1
python-editor 1.0.4 pytz 2020.5 PyWavelets 1.1.1
PyYAML 5.4.1 pyzmq 20.0.0 regex 2021.4.4
requêtes 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0
rsa 4.7.2 s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.45
scikit-learn 0.24.1 scipy 1.6.2 seaborn 0.11.1
Send2Trash 1.5.0 setuptools 52.0.0 setuptools-git 1.2
shap 0.39.0 simplejson 3.17.2 six 1.15.0
segment 0.0.7 smart-open 5.2.0 smmap 3.0.5
spacy 3.1.2 spacy-legacy 3.0.8 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.1 ssh-import-id 5.10
statsmodels 0.12.2 tabulate 0.8.7 tangled-up-in-unicode 0.1.0
tenacity 6.2.0 tensorboard 2.6.0 tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-wit 1.8.0 tensorflow 2.6.0 tensorflow-estimator 2.6.0
termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4 testpath 0.4.4
thinc 8.0.8 threadpoolctl 2.1.0 générateurs de jetons 0.10.3
torch 1.9.0+cu111 torchvision 0.10.0+cu111 tornado 6.1
tqdm 4.59.0 traitlets 5.0.5 transformateurs 4.9.2
typer 0.3.2 typing-extensions 3.7.4.3 ujson 4.0.2
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.25.11 virtualenv 20.4.1
visions 0.7.1 wasabi 0.8.2 wcwidth 0.2.5
webencodings 0.5.1 websocket-client 0.57.0 Werkzeug 1.0.1
wheel 0.36.2 widgetsnbextension 3.5.1 wrapt 1.12.1
xgboost 1.4.2 zipp 3.4.1

Packages Spark contenant des modules Python

Package Spark Module Python Version
graphframes graphframes 0.8.1-db6-spark3.2

Bibliothèques R

Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 10.0.

Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)

En plus des bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 10.0, Databricks Runtime 10.0 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 0.17.0-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-spark_2.12 1.4.1
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.4.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.1-db6-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.20.2
org.mlflow mlflow-spark 1.20.2
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 0.17.0-4882dc3
ml.dmlc xgboost4j-gpu_2.12 1.4.1
ml.dmlc xgboost4j-spark-gpu_2.12 1.4.1
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.1-db6-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.20.2
org.mlflow mlflow-spark 1.20.2
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0