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 :
- DBUtils : Databricks Runtime ML n’inclut pas l’Utilitaire de bibliothèque (dbutils.library) (hérité).
Utilisez les commandes
%pip
à la place. Consultez Bibliothèques Python délimitées à un notebook. - Pour les clusters GPU, Databricks Runtime ML inclut les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes :
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
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
- Bibliothèques Python
- Bibliothèques R
- Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)
Bibliothèques de niveau supérieur
Databricks Runtime 10.0 ML comprend les bibliothèques de niveau supérieur suivantes :
- GraphFrames
- Horovod et HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
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 |