Databricks Runtime 15.2 pour Machine Learning
Databricks Runtime 15.2 pour Machine Learning fournit un environnement prêt à l’emploi pour Machine Learning et la science des données basé sur Databricks Runtime 15.2. 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.
Conseil
Pour afficher les notes de publication des versions de Databricks Runtime qui ont atteint la fin du support (EoS), consultez Fin de support des notes de publication des versions de Databricks Runtime. Les versions EoS de Databricks Runtime ont été supprimées et peuvent ne pas être mises à jour.
Améliorations et nouvelles fonctionnalités
Databricks Runtime 15.2 ML est basé sur Databricks Runtime 15.2. Pour plus d’informations sur les nouveautés dans Databricks Runtime 15.2, notamment Apache Spark MLlib et SparkR, consultez les notes de publication sur Databricks Runtime 15.2.
Ajouter StreamingDataset
StreamingDataset permet de rendre la formation sur de grands ensembles de données à partir du stockage cloud aussi rapide, bon marché et évolutive que possible. Il est préinstallé dans Databricks Runtime 15.2 ML.
Prise en charge de Photon sur des clusters de processeur Databricks Runtime ML
À compter de Databricks Runtime 15.2 ML, vous pouvez accélérer vos charges de travail Spark SQL et Spark DataFrame en activant Photon sur le cluster de votre processeur.
Pour les applications d’apprentissage automatique, Photon offre des performances plus rapides pour des cas d’usage tel que :
- Préparation des données en utilisant SQL ou l’API DataFrame.
- Ingénierie de caractéristiques avec recherche de point dans le temps.
- Analyse des graphiques avec GraphFrames.
Photon n’améliore pas les performances des bibliothèques Python, telles que TensorFlow, PyTorch et XGBoost.
Les API Spark RDD et Spark MLlib ont une compatibilité limitée avec Photon. Lors du traitement de grands jeux de données en utilisant Spark RDD ou Spark MLlib, vous pouvez rencontrer des problèmes de mémoire Spark. Consultez Problèmes de mémoire Spark.
Environnement du système
L’environnement système dans Databricks Runtime 15.2 ML diffère de celui de Databricks Runtime 15.2 comme suit :
- Pour les clusters GPU, Databricks Runtime ML inclut les bibliothèques GPU NVIDIA suivantes :
- CUDA 12.1
- cusolver 11.4.5.107-1
- cupti 12.1
- cuDNN 8.9.0.131-1
- NCCL 2.17.1
- TensorRT 8.6.1.6-1
Bibliothèques
Les sections suivantes répertorient les bibliothèques incluses dans Databricks Runtime 15.2 ML qui diffèrent de celles incluses dans Databricks Runtime 15.2.
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 15.2 ML inclut les bibliothèques de premier niveau suivantes :
- datasets
- GraphFrames
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- Scikit-learn
- TensorFlow
- TensorBoard
- Transformateurs
Bibliothèques Python
Databricks Runtime 15.2 ML utilise virtualenv
pour la gestion des packages Python et inclut de nombreux packages ML couramment utilisés.
Outre les packages spécifiés dans les sections suivantes, Databricks Runtime 15.2 ML inclut également les packages suivants :
- hyperopt 0.2.7+db3
- sparkdl 3.0.0_db1
- automl 1.26.0
Pour reproduire l’environnement Python Databricks Runtime ML dans votre environnement virtuel Python local, téléchargez le fichier requirements-15.2.txt et exécutez pip install -r requirements-15.2.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-engineering
ou la duplication Databricks de hyperopt
.
Bibliothèques Python sur les clusters UC
Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | accelerate | 0.28.0 | aiohttp | 3.8.5 |
aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | astor | 0.8.1 |
asttokens | 2.0.5 | astunparse | 1.6.3 | async-timeout | 4.0.2 |
attrs | 22.1.0 | lecture audio | 3.0.1 | azure-core | 1.30.1 |
azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.16.0 | azure-storage-blob | 12.19.1 |
azure-storage-file-datalake | 12.14.0 | backcall | 0.2.0 | bcrypt | 3.2.0 |
beautifulsoup4 | 4.12.2 | black | 23.3.0 | bleach | 4.1.0 |
blinker | 1.4 | blis | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | cachetools | 5.3.3 |
catalogue | 2.0.10 | category-encoders | 2.6.3 | certifi | 2023.7.22 |
cffi | 1.15.1 | chardet | 4.0.0 | charset-normalizer | 2.0.4 |
circuitbreaker | 1.4.0 | click | 8.0.4 | cloudpathlib | 0.16.0 |
cloudpickle | 2.2.1 | cmdstanpy | 1.2.2 | en couleur | 0.5.6 |
comm | 0.1.2 | confection | 0.1.4 | configparser | 5.2.0 |
contourpy | 1.0.5 | chiffrement | 41.0.3 | cycler | 0.11.0 |
cymem | 2.0.8 | Cython | 0.29.32 | dacite | 1.8.1 |
databricks-automl-runtime | 0.2.21 | databricks-feature-engineering | 0.4.0 | databricks-sdk | 0.20.0 |
dataclasses-json | 0.6.4 | jeux de données | 2.18.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 |
deepspeed | 0.14.0 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.6 |
diskcache | 5.6.3 | distlib | 0.3.8 | dm-tree | 0.1.8 |
entrypoints | 0,4 | evaluate | 0.4.1 | exécuter | 0.8.3 |
facets-overview | 1.1.1 | Farama-Notifications | 0.0.4 | fastjsonschema | 2.19.1 |
fasttext | 0.9.2 | filelock | 3.9.0 | Flask | 2.2.5 |
flatbuffers | 24.3.25 | fonttools | 4.25.0 | frozenlist | 1.3.3 |
fsspec | 2023.5.0 | future | 0.18.3 | gast | 0.4.0 |
gitdb | 4.0.11 | GitPython | 3.1.27 | google-api-core | 2.18.0 |
google-auth | 2.21.0 | google-auth-oauthlib | 1.0.0 | google-cloud-core | 2.4.1 |
google-cloud-storage | 2.10.0 | google-crc32c | 1.5.0 | google-pasta | 0.2.0 |
google-resumable-media | 2.7.0 | googleapis-common-protos | 1.63.0 | greenlet | 2.0.1 |
grpcio | 1.60.0 | grpcio-status | 1.60.0 | gunicorn | 20.1.0 |
gviz-api | 1.10.0 | gymnasium | 0.28.1 | h11 | 0.14.0 |
h5py | 3.10.0 | hjson | 3.1.0 | holidays | 0,45 |
horovod | 0.28.1+db1 | htmlmin | 0.1.12 | httpcore | 1.0.5 |
httplib2 | 0.20.2 | httpx | 0.27.0 | huggingface-hub | 0.20.2 |
idna | 3.4 | ImageHash | 4.3.1 | imageio | 2.31.1 |
imbalanced-learn | 0.11.0 | importlib-metadata | 6.0.0 | importlib_resources | 6.4.0 |
ipyflow-core | 0.0.198 | ipykernel | 6.25.1 | ipython | 8.15.0 |
ipython-genutils | 0.2.0 | ipywidgets | 8.0.4 | isodate | 0.6.1 |
itsdangerous | 2.0.1 | jax-jumpy | 1.0.0 | jedi | 0.18.1 |
jeepney | 0.7.1 | Jinja2 | 3.1.2 | jmespath | 0.10.0 |
joblib | 1.2.0 | joblibspark | 0.5.1 | jsonpatch | 1.33 |
jsonpointer | 2.4 | jsonschema | 4.17.3 | jupyter-server | 1.23.4 |
jupyter_client | 7.4.9 | jupyter_core | 5.3.0 | jupyterlab-pygments | 0.1.2 |
jupyterlab-widgets | 3.0.5 | keras | 3.1.1 | keyring | 23.5.0 |
kiwisolver | 1.4.4 | langchain | 0.1.13 | langchain-community | 0.0.32 |
langchain-core | 0.1.41 | langchain-text-splitters | 0.0.1 | langcodes | 3.3.0 |
langsmith | 0.1.45 | launchpadlib | 1.10.16 | lazr.restfulclient | 0.14.4 |
lazr.uri | 1.0.6 | lazy_loader | 0.2 | libclang | 15.0.6.1 |
librosa | 0.10.1 | lightgbm | 4.3.0 | llvmlite | 0.40.0 |
lxml | 4.9.2 | lz4 | 4.3.2 | Mako | 1.2.0 |
Markdown | 3.4.1 | markdown-it-py | 2.2.0 | MarkupSafe | 2.1.1 |
marshmallow | 3.21.1 | matplotlib | 3.7.2 | matplotlib-inline | 0.1.6 |
mdurl | 0.1.0 | mistune | 0.8.4 | ml-dtypes | 0.3.2 |
mlflow-skinny | 2.11.3 | more-itertools | 8.10.0 | mosaicml-streaming | 0.7.4 |
mpmath | 1.3.0 | msal | 1.28.0 | msal-extensions | 1.1.0 |
msgpack | 1.0.8 | multidict | 6.0.2 | multimethod | 1.11.2 |
multiprocess | 0.70.14 | murmurhash | 1.0.10 | mypy-extensions | 0.4.3 |
namex | 0.0.7 | nbclassic | 0.5.5 | nbclient | 0.5.13 |
nbconvert | 6.5.4 | nbformat | 5.7.0 | nest-asyncio | 1.5.6 |
networkx | 3.1 | ninja | 1.11.1.1 | nltk | 3.8.1 |
notebook | 6.5.4 | notebook_shim | 0.2.2 | numba | 0.57.1 |
numpy | 1.23.5 | oauthlib | 3.2.0 | oci | 2.125.2 |
openai | 1.14.3 | opencensus | 0.11.4 | opencensus-context | 0.1.3 |
opt-einsum | 3.3.0 | optree | 0.11.0 | orjson | 3.10.0 |
empaquetage | 23,2 | pandas | 1.5.3 | pandocfilters | 1.5.0 |
paramiko | 3.4.0 | parso | 0.8.3 | pathspec | 0.10.3 |
patsy | 0.5.3 | petastorm | 0.12.1 | pexpect | 4.8.0 |
phik | 0.12.4 | pickleshare | 0.7.5 | Pillow | 9.4.0 |
pip | 23.2.1 | platformdirs | 3.10.0 | plotly | 5.9.0 |
pmdarima | 2.0.4 | pooch | 1.8.1 | portalocker | 2.8.2 |
preshed | 3.0.9 | prometheus-client | 0.14.1 | prompt-toolkit | 3.0.36 |
prophet | 1.1.5 | proto-plus | 1.23.0 | protobuf | 4.24.1 |
psutil | 5.9.0 | psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 |
pure-eval | 0.2.2 | py-cpuinfo | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 |
pyarrow | 14.0.1 | pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 |
pyasn1-modules | 0.2.8 | pybind11 | 2.12.0 | pyccolo | 0.0.52 |
pycparser | 2.21 | pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 |
PyGObject | 3.42.1 | PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 |
pynvml | 11.5.0 | pyodbc | 4.0.38 | pyOpenSSL | 23.2.0 |
pyparsing | 3.0.9 | pyrsistent | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 |
python-dateutil | 2.8.2 | python-editor | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 |
python-snappy | 0.6.1 | pytz | 2022.7 | PyWavelets | 1.4.1 |
PyYAML | 6.0 | pyzmq | 23.2.0 | ray | 2.10.0 |
regex | 2022.7.9 | requests | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 |
responses | 0.13.3 | rich | 13.7.1 | rsa | 4,9 |
s3transfer | 0.10.1 | safetensors | 0.4.2 | scikit-image | 0.20.0 |
scikit-learn | 1.3.0 | scipy | 1.11.1 | seaborn | 0.12.2 |
SecretStorage | 3.3.1 | Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.6.1 |
sentencepiece | 0.1.99 | setuptools | 68.0.0 | shap | 0.44.0 |
simplejson | 3.17.6 | six | 1.16.0 | segment | 0.0.7 |
smart-open | 5.2.1 | smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 |
soundfile | 0.12.1 | soupsieve | 2.4 | soxr | 0.3.7 |
spacy | 3.7.2 | spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 |
spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 |
srsly | 2.4.8 | ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 |
stanio | 0.5.0 | statsmodels | 0.14.0 | sympy | 1.11.1 |
tangled-up-in-unicode | 0.2.0 | tenacity | 8.2.2 | tensorboard | 2.16.2 |
tensorboard-data-server | 0.7.2 | tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 | tensorboardX | 2.6.2.2 |
tensorflow-cpu | 2.16.1 | tensorflow-estimator | 2.15.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.36.0 |
termcolor | 2.4.0 | terminado | 0.17.1 | thinc | 8.2.3 |
threadpoolctl | 2.2.0 | tifffile | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 |
tinycss2 | 1.2.1 | tokenize-rt | 4.2.1 | générateurs de jetons | 0.15.0 |
torch | 2.2.2+cpu | torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.17.2+cpu |
tornado | 6.3.2 | tqdm | 4.65.0 | traitlets | 5.7.1 |
transformateurs | 4.39.2 | typeguard | 2.13.3 | typer | 0.9.4 |
typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
virtualenv | 20.21.0 | visions | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
wasabi | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 | weasel | 0.3.4 |
webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 | Werkzeug | 2.2.3 |
wheel | 0.38.4 | widgetsnbextension | 4.0.5 | wordcloud | 1.9.3 |
wrapt | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
yarl | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | 3.11.0 |
Bibliothèques Python sur les clusters GPU
Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version | Bibliothèque | Version |
---|---|---|---|---|---|
absl-py | 1.0.0 | accelerate | 0.28.0 | aiohttp | 3.8.5 |
aiohttp-cors | 0.7.0 | aiosignal | 1.2.0 | anyio | 3.5.0 |
argon2-cffi | 21.3.0 | argon2-cffi-bindings | 21.2.0 | astor | 0.8.1 |
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azure-cosmos | 4.3.1 | azure-identity | 1.16.0 | azure-storage-blob | 12.19.1 |
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blinker | 1.4 | blis | 0.7.11 | boto3 | 1.34.39 |
botocore | 1.34.39 | Brotli | 1.0.9 | cachetools | 5.3.3 |
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dataclasses-json | 0.6.4 | jeux de données | 2.18.0 | dbl-tempo | 0.1.26 |
dbus-python | 1.2.18 | debugpy | 1.6.7 | decorator | 5.1.1 |
deepspeed | 0.14.0 | defusedxml | 0.7.1 | dill | 0.3.6 |
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hjson | 3.1.0 | holidays | 0,45 | horovod | 0.28.1+db1 |
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httpx | 0.27.0 | huggingface-hub | 0.20.2 | idna | 3.4 |
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msal | 1.28.0 | msal-extensions | 1.1.0 | msgpack | 1.0.8 |
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psycopg2 | 2.9.3 | ptyprocess | 0.7.0 | pure-eval | 0.2.2 |
py-cpuinfo | 8.0.0 | py-spy | 0.3.14 | pyarrow | 14.0.1 |
pyarrow-hotfix | 0,6 | pyasn1 | 0.4.8 | pyasn1-modules | 0.2.8 |
pybind11 | 2.12.0 | pyccolo | 0.0.52 | pycparser | 2.21 |
pydantic | 1.10.6 | Pygments | 2.15.1 | PyGObject | 3.42.1 |
PyJWT | 2.3.0 | PyNaCl | 1.5.0 | pynvml | 11.5.0 |
pyodbc | 4.0.38 | pyOpenSSL | 23.2.0 | pyparsing | 3.0.9 |
pyrsistent | 0.18.0 | pytesseract | 0.3.10 | python-dateutil | 2.8.2 |
python-editor | 1.0.4 | python-lsp-jsonrpc | 1.1.1 | python-snappy | 0.6.1 |
pytz | 2022.7 | PyWavelets | 1.4.1 | PyYAML | 6.0 |
pyzmq | 23.2.0 | ray | 2.10.0 | regex | 2022.7.9 |
requests | 2.31.0 | requests-oauthlib | 1.3.1 | responses | 0.13.3 |
rich | 13.7.1 | rsa | 4,9 | s3transfer | 0.10.1 |
safetensors | 0.4.2 | scikit-image | 0.20.0 | scikit-learn | 1.3.0 |
scipy | 1.11.1 | seaborn | 0.12.2 | SecretStorage | 3.3.1 |
Send2Trash | 1.8.0 | sentence-transformers | 2.6.1 | sentencepiece | 0.1.99 |
setuptools | 68.0.0 | shap | 0.44.0 | simplejson | 3.17.6 |
six | 1.16.0 | segment | 0.0.7 | smart-open | 5.2.1 |
smmap | 5.0.0 | sniffio | 1.2.0 | soundfile | 0.12.1 |
soupsieve | 2.4 | soxr | 0.3.7 | spacy | 3.7.2 |
spacy-legacy | 3.0.12 | spacy-loggers | 1.0.5 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
SQLAlchemy | 1.4.39 | sqlparse | 0.4.2 | srsly | 2.4.8 |
ssh-import-id | 5.11 | stack-data | 0.2.0 | stanio | 0.5.0 |
statsmodels | 0.14.0 | sympy | 1.11.1 | tangled-up-in-unicode | 0.2.0 |
tenacity | 8.2.2 | tensorboard | 2.16.2 | tensorboard-data-server | 0.7.2 |
tensorboard_plugin_profile | 2.15.1 | tensorboardX | 2.6.2.2 | tensorflow | 2.16.1 |
tensorflow-estimator | 2.15.0 | tensorflow-io-gcs-filesystem | 0.36.0 | termcolor | 2.4.0 |
terminado | 0.17.1 | thinc | 8.2.3 | threadpoolctl | 2.2.0 |
tifffile | 2021.7.2 | tiktoken | 0.5.2 | tinycss2 | 1.2.1 |
tokenize-rt | 4.2.1 | générateurs de jetons | 0.15.0 | torch | 2.2.2+cu121 |
torcheval | 0.0.7 | torchvision | 0.17.2+cu121 | tornado | 6.3.2 |
tqdm | 4.65.0 | traitlets | 5.7.1 | transformateurs | 4.39.2 |
triton | 2.2.0 | typeguard | 2.13.3 | typer | 0.9.4 |
typing-inspect | 0.9.0 | typing_extensions | 4.10.0 | tzdata | 2022.1 |
ujson | 5.4.0 | unattended-upgrades | 0.1 | urllib3 | 1.26.16 |
virtualenv | 20.21.0 | visions | 0.7.5 | wadllib | 1.3.6 |
wasabi | 1.1.2 | wcwidth | 0.2.5 | weasel | 0.3.4 |
webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.58.0 | Werkzeug | 2.2.3 |
wheel | 0.38.4 | widgetsnbextension | 4.0.5 | wordcloud | 1.9.3 |
wrapt | 1.14.1 | xgboost | 2.0.3 | xxhash | 3.4.1 |
yarl | 1.8.1 | ydata-profiling | 4.5.1 | zipp | 3.11.0 |
zstd | 1.5.5.1 |
Bibliothèques R
Les bibliothèques R sont identiques aux bibliothèques R dans Databricks Runtime 15.2.
Bibliothèques Java et Scala (cluster Scala 2.12)
Outre les bibliothèques Java et Scala dans Databricks Runtime 15.2, Databricks Runtime 15.2 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.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.7.3 |
org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.3-db1-spark3.5 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.11.1 |
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.dmlc | xgboost4j-gpu_2.12 | 1.7.3 |
ml.dmlc | xgboost4j-spark-gpu_2.12 | 1.7.3 |
org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.3-db1-spark3.5 |
org.mlflow | mlflow-client | 2.11.1 |
org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |