Databricks Runtime 12.2 LTS pour le Machine Learning

Databricks Runtime 12.2 LTS for Machine Learning fournit un environnement prêt à l'emploi pour l'apprentissage automatique et la science des données basé sur Databricks Runtime 12.2 LTS. 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 cluster Databricks Runtime ML, consultez IA et Machine Learning sur Databricks.

Améliorations et nouvelles fonctionnalités

Databricks Runtime 12.2 LTS ML est construit sur Databricks Runtime 12.2 LTS. Pour plus d’informations sur les nouveautés de Databricks Runtime 12.2 LTS, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de version de Databricks Runtime 12.2 LTS.

Databricks AutoML

Vous pouvez utiliser les tables de fonctionnalités existantes dans Feature Store pour augmenter l'ensemble de données d'entrée d'origine pour les problèmes de prévision AutoML. Pour plus d’informations, consultez Intégration de Feature Store.

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

Environnement du système

L'environnement système dans Databricks Runtime 12.2 LTS ML diffère de Databricks Runtime 12.2 LTS comme suit :

Databricks Runtime 12.2 LTS ML inclut XGBoost 1.7.2, qui ne prend pas en charge les clusters GPU avec une capacité de calcul 5.2 et inférieure.

Bibliothèques

Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 12.2 LTS ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 12.2 LTS.

Dans cette section :

Bibliothèques de niveau supérieur

Databricks Runtime 12.2 LTS ML inclut les bibliothèques de niveau supérieur suivantes :

Bibliothèques Python

Databricks Runtime 12.2 LTS ML utilise Virtualenv pour la gestion des packages Python et inclut de nombreux packages ML populaires.

Outre les packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 12.2 LTS ML inclut également les packages suivants :

  • hyperopt 0.2.7+db3
  • sparkdl 2.3.0-db3
  • automl 1.16.0

Pour reproduire l'environnement Databricks Runtime ML Python dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez le fichier requirements-12.2.txt et exécutez pip install -r requirements-12.2.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 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
attrs 21.4.0 azure-core 1.26.3 azure-cosmos 4.2.0
backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0 bcrypt 3.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 black 22.3.0 bleach 4.1.0
blis 0.7.9 boto3 1.21.32 botocore 1.24.32
cachetools 4.2.2 catalogue 2.0.8 category-encoders 2.5.1.post0
certifi 2021.10.8 cffi 1.15.0 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 3.4.8 cycler 0.11.0
cymem 2.0.7 Cython 0.29.28 databricks-automl-runtime 0.2.15
databricks-cli 0.17.4 databricks-feature-store 0.10.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.16 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 en cours d’exécution 0.8.3 facets-overview 1.0.0
fastjsonschema 2.16.2 fasttext 0.9.2 filelock 3.6.0
Flask 1.1.2 flatbuffers 23.1.21 fonttools 4.25.0
fsspec 2022.2.0 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 grpcio 1.42.0
gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0 h5py 3.6.0
hijri-converter 2.2.4 holidays 0,18 horovod 0.27.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.12.0 idna 3.3
ImageHash 4.3.1 imbalanced-learn 0.10.1 importlib-metadata 4.11.3
ipykernel 6.15.3 ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 itsdangerous 2.0.1
jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.1 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.4.0
jupyter-client 6.1.12 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.11.0 kiwisolver 1.3.2
korean-lunar-calendar 0.3.1 langcodes 3.3.0 libclang 15.0.6.1
lightgbm 3.3.4 llvmlite 0.38.0 LunarCalendar 0.0.9
Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.5.1 matplotlib-inline 0.1.2 mccabe 0.7.0
mistune 0.8.4 mleap 0.20.0 mlflow-skinny 2.1.1
multimethod 1.9.1 murmurhash 1.0.9 mypy-extensions 0.4.3
nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4 nbformat 5.3.0
nest-asyncio 1.5.5 networkx 2.7.1 nltk 3.7
nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.8 numba 0.55.1
numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0 opt-einsum 3.3.0
empaquetage 21,3 pandas 1.4.2 pandas-profiling 3.6.2
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 9.0.1 pip 21.2.4
platformdirs 2.6.2 plotly 5.6.0 pluggy 1.0.0
pmdarima 2.0.2 preshed 3.0.8 prometheus-client 0.13.1
prompt-toolkit 3.0.20 prophet 1.1.1 protobuf 3.19.4
psutil 5.8.0 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 1.10.2 pyflakes 2.5.0 Pygments 2.11.2
PyGObject 3.36.0 PyJWT 2.6.0 PyMeeus 0.5.12
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.4
pyright 1.1.283 pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2
python-editor 1.0.4 python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server 1.6.0
pytz 2021.3 PyWavelets 1.3.0 PyYAML 6.0
pyzmq 22.3.0 regex 2022.3.15 requêtes 2.27.1
requests-oauthlib 1.3.1 requests-unixsocket 0.2.0 rope 0.22.0
rsa 4.7.2 s3transfer 0.5.0 scikit-learn 1.0.2
scipy 1.7.3 seaborn 0.11.2 Send2Trash 1.8.0
setuptools 61.2.0 setuptools-git 1.2 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 3.4.4 spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.4
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.5
ssh-import-id 5.10 stack-data 0.2.0 statsmodels 0.13.2
tabulate 0.8.9 tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacity 8.0.1
tensorboard 2.11.2 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 0.30.0 termcolor 2.2.0 terminado 0.13.1
testpath 0.5.0 thinc 8.1.7 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 générateurs de jetons 0.13.2 tomli 1.2.2
torch 1.13.1+cpu torchvision 0.14.1+cpu tornado 6.1
tqdm 4.64.0 traitlets 5.1.1 transformateurs 4.25.1
typeguard 2.13.3 typer 0.7.0 typing_extensions 4.1.1
ujson 5.1.0 unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.9
virtualenv 20.8.0 visions 0.7.5 wasabi 0.10.1
wcwidth 0.2.5 webencodings 0.5.1 websocket-client 0.58.0
Werkzeug 2.0.3 whatthepatch 1.0.4 wheel 0.37.1
widgetsnbextension 3.6.1 wrapt 1.12.1 xgboost 1.7.2
yapf 0.31.0 zipp 3.7.0

Bibliothèques Python sur les clusters GPU

Bibliothèque Version Bibliothèque Version Bibliothèque Version
absl-py 1.0.0 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
astor 0.8.1 asttokens 2.0.5 astunparse 1.6.3
attrs 21.4.0 azure-core 1.26.3 azure-cosmos 4.2.0
backcall 0.2.0 backports.entry-points-selectable 1.2.0 bcrypt 3.2.0
beautifulsoup4 4.11.1 black 22.3.0 bleach 4.1.0
blis 0.7.9 boto3 1.21.32 botocore 1.24.32
cachetools 4.2.2 catalogue 2.0.8 category-encoders 2.5.1.post0
certifi 2021.10.8 cffi 1.15.0 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 3.4.8 cycler 0.11.0
cymem 2.0.7 Cython 0.29.28 databricks-automl-runtime 0.2.15
databricks-cli 0.17.4 databricks-feature-store 0.10.0 dbl-tempo 0.1.12
dbus-python 1.2.16 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 en cours d’exécution 0.8.3 facets-overview 1.0.0
fastjsonschema 2.16.2 fasttext 0.9.2 filelock 3.6.0
Flask 1.1.2 flatbuffers 23.1.21 fonttools 4.25.0
fsspec 2022.2.0 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 grpcio 1.42.0
gunicorn 20.1.0 gviz-api 1.10.0 h5py 3.6.0
hijri-converter 2.2.4 holidays 0,18 horovod 0.27.0
htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.12.0 idna 3.3
ImageHash 4.3.1 imbalanced-learn 0.10.1 importlib-metadata 4.11.3
ipykernel 6.15.3 ipython 8.5.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.6.1 itsdangerous 2.0.1
jedi 0.18.1 Jinja2 2.11.3 jmespath 0.10.0
joblib 1.1.1 joblibspark 0.5.1 jsonschema 4.4.0
jupyter-client 6.1.12 jupyter_core 4.11.2 jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab-widgets 1.0.0 keras 2.11.0 kiwisolver 1.3.2
korean-lunar-calendar 0.3.1 langcodes 3.3.0 libclang 15.0.6.1
lightgbm 3.3.4 llvmlite 0.38.0 LunarCalendar 0.0.9
Mako 1.2.0 Markdown 3.3.4 MarkupSafe 2.0.1
matplotlib 3.5.1 matplotlib-inline 0.1.2 mccabe 0.7.0
mistune 0.8.4 mleap 0.20.0 mlflow-skinny 2.1.1
multimethod 1.9.1 murmurhash 1.0.9 mypy-extensions 0.4.3
nbclient 0.5.13 nbconvert 6.4.4 nbformat 5.3.0
nest-asyncio 1.5.5 networkx 2.7.1 nltk 3.7
nodeenv 1.7.0 notebook 6.4.8 numba 0.55.1
numpy 1.21.5 oauthlib 3.2.0 opt-einsum 3.3.0
empaquetage 21,3 pandas 1.4.2 pandas-profiling 3.6.2
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 9.0.1 pip 21.2.4
platformdirs 2.6.2 plotly 5.6.0 pluggy 1.0.0
pmdarima 2.0.2 preshed 3.0.8 prompt-toolkit 3.0.20
prophet 1.1.1 protobuf 3.19.4 psutil 5.8.0
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 1.10.2
pyflakes 2.5.0 Pygments 2.11.2 PyGObject 3.36.0
PyJWT 2.6.0 PyMeeus 0.5.12 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 4.0.32 pyparsing 3.0.4 pyright 1.1.283
pyrsistent 0.18.0 python-dateutil 2.8.2 python-editor 1.0.4
python-lsp-jsonrpc 1.0.0 python-lsp-server 1.6.0 pytz 2021.3
PyWavelets 1.3.0 PyYAML 6.0 pyzmq 22.3.0
regex 2022.3.15 requêtes 2.27.1 requests-oauthlib 1.3.1
requests-unixsocket 0.2.0 rope 0.22.0 rsa 4.7.2
s3transfer 0.5.0 scikit-learn 1.0.2 scipy 1.7.3
seaborn 0.11.2 Send2Trash 1.8.0 setuptools 61.2.0
setuptools-git 1.2 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 3.4.4
spacy-legacy 3.0.12 spacy-loggers 1.0.4 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.2 srsly 2.4.5 ssh-import-id 5.10
stack-data 0.2.0 statsmodels 0.13.2 tabulate 0.8.9
tangled-up-in-unicode 0.2.0 tenacity 8.0.1 tensorboard 2.11.2
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 0.30.0
termcolor 2.2.0 terminado 0.13.1 testpath 0.5.0
thinc 8.1.7 threadpoolctl 2.2.0 tokenize-rt 4.2.1
générateurs de jetons 0.13.2 tomli 1.2.2 torch 1.13.1+cu117
torchvision 0.14.1+cu117 tornado 6.1 tqdm 4.64.0
traitlets 5.1.1 transformateurs 4.25.1 typeguard 2.13.3
typer 0.7.0 typing_extensions 4.1.1 ujson 5.1.0
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.9 virtualenv 20.8.0
visions 0.7.5 wasabi 0.10.1 wcwidth 0.2.5
webencodings 0.5.1 websocket-client 0.58.0 Werkzeug 2.0.3
whatthepatch 1.0.4 wheel 0.37.1 widgetsnbextension 3.6.1
wrapt 1.12.1 xgboost 1.7.2 yapf 0.31.0
zipp 3.7.0

Bibliothèques R

Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 12.2 LTS.

Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)

Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 12.2 LTS, Databricks Runtime 12.2 LTS 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-db1
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 2.1.1
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-db1
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 2.1.1
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0