Databricks Runtime 10.3 for ML (EoS)
Feljegyzés
A Databricks Runtime-verzió támogatása véget ért. A támogatás megszűnésének dátumáról lásd a támogatási előzményeket. Az összes támogatott Databricks Runtime-verziót lásd : Databricks Runtime release notes versions and compatibility.
A Databricks Runtime 10.3 for Machine Learning használatra kész környezetet biztosít a gépi tanuláshoz és az adatelemzéshez a Databricks Runtime 10.3 (EoS) alapján. A Databricks Runtime ML számos népszerű gépi tanulási kódtárat tartalmaz, köztük a TensorFlow-t, a PyTorch-ot és az XGBoost-t. A Databricks Runtime ML tartalmazza az AutoML-t, amely a gépi tanulási folyamatok automatikus betanítására szolgáló eszköz. A Databricks Runtime ML támogatja az elosztott mélytanulási képzést a Horovod használatával.
További információkért, beleértve a Databricks Runtime ML-fürt létrehozásának utasításait, tekintse meg a Databricks AI-jét és gépi tanulását.
Új funkciók és fejlesztések
A Databricks Runtime 10.3 ML a Databricks Runtime 10.3-ra épül. A Databricks Runtime 10.3 újdonságairól , beleértve az Apache Spark MLlib és a SparkR újdonságait, tekintse meg a Databricks Runtime 10.3 (EoS) kibocsátási megjegyzéseit.
A Mozaik AutoML fejlesztései
Az alábbi fejlesztések a Mozaik AutoML-ben történtek.
A Mozaik AutoML mostantól támogatja az ARIMA-modellt az előrejelzéshez
A Prophet mellett az AutoML mostantól ARIMA-modelleket hoz létre és értékel ki a problémák előrejelzéséhez.
Oszlopok kizárása az adathalmazból
A Mozaik AutoML API használatakor megadhatja azokat az oszlopokat, amelyeket az AutoML-nek figyelmen kívül kell hagynia a számítások során. Ez csak besorolási és regressziós problémák esetén érhető el. Részletekért tekintse meg a Mozaik AutoML Python API-referenciát .
Algoritmus-keretrendszerek kizárása Mozaik AutoML-futtatásból
Megadhatja az olyan algoritmus-keretrendszereket, mint például a scikit-learn, amelyeket az AutoML nem érdemes figyelembe venni a modellek fejlesztése során. Részletekért tekintse meg a Speciális konfigurációkat és a Mozaik AutoML Python API-referenciáját .
max_trials elavult
A max_trials paraméter elavult, és a következő nagyobb Databricks Runtime ML-kiadásban el lesz távolítva. A Mozaik AutoML-futtatás időtartamának szabályozására használható timeout_minutes . Emellett a Databricks Runtime 10.1 ML és újabb verziókban az AutoML a korai leállást is magában foglalja; leállítja a modellek betanítását és finomhangolását, ha az érvényesítési metrika már nem javul.
A Databricks szolgáltatástároló fejlesztései
Mostantól idősoralapú kereséseket alkalmazhat az idősorok funkciótábláira. Részletekért tekintse meg az idősoros funkciótáblák használatát az időponthoz kötött támogatásban.
Databricks autologging (GA)
A Databricks Autologging mostantól általánosan elérhető a Databricks Runtime 10.3 ML-ben. A Databricks Autologging egy kód nélküli megoldás, amely automatikus kísérletkövetést biztosít az Azure Databricks gépi tanulási betanítási munkameneteihez. A Databricks autologging funkciójával a modellparaméterek, a metrikák, a fájlok és az életút adatai automatikusan rögzítésre kerülnek, amikor modelleket tanít be számos népszerű gépi tanulási kódtárból. A betanítási munkamenetek MLflow-nyomkövetési futtatásokként vannak rögzítve. A modellfájlok is nyomon követhetők, így egyszerűen naplózhatja őket az MLflow modellregisztrációs adatbázisában, és valós idejű pontozás céljából üzembe helyezheti őket az MLflow modellkiszolgálóval.
További információ: Databricks Autologging .
Rendszerkörnyezet
A Databricks Runtime 10.3 ML rendszerkörnyezete az alábbiak szerint különbözik a Databricks Runtime 10.3-tól:
- DBUtils: A Databricks Runtime ML nem tartalmazza a Library segédprogramot (dbutils.library) (örökölt).
Használjon
%pipinkább parancsokat. Lásd: Jegyzetfüzet-hatókörön belüli Python-kódtárak. - GPU-fürtök esetén a Databricks Runtime ML a következő NVIDIA GPU-kódtárakat tartalmazza:
- CUDA 11.0
- cuDNN 8.0.5.39
- NCCL 2.10.3
- TensorRT 7.2.2
Kódtárak
Az alábbi szakaszok a Databricks Runtime 10.3 ML-ben található kódtárakat sorolják fel, amelyek eltérnek a Databricks Runtime 10.3-ban találhatóaktól.
Ebben a szakaszban:
Felső szintű kódtárak
A Databricks Runtime 10.3 ML a következő felső szintű kódtárakat tartalmazza:
- GraphFrames
- Horovod és HorovodRunner
- MLflow
- PyTorch
- spark-tensorflow-connector
- TensorFlow
- TensorBoard
Python-kódtárak
A Databricks Runtime 10.3 ML a Virtualenv-t használja a Python-csomagkezeléshez, és számos népszerű ML-csomagot tartalmaz.
A következő szakaszokban megadott csomagok mellett a Databricks Runtime 10.3 ML a következő csomagokat is tartalmazza:
- hyperopt 0.2.7.db1
- sparkdl 2.2.0-db5
- feature_store 0.3.7
- automl 1.6.0
Python-kódtárak CPU-fürtökön
| Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| aszinkron generátor | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bidict | 0.21.4 | fehérítő | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | katalógus | 2.0.6 | minősítés | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | karakterkészlet | 4.0.0 | kattintás | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| konvertálás | 2.3.2 | kriptográfia | 3.4.7 | biciklista | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.5 |
| databricks-cli | 0.16.2 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| lakberendező | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | kapor | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | distro-info | 0,23ubuntu1 |
| belépési pontok | 0.3 | ephem | 4.1.3 | aspektusok áttekintése | 1.0.0 |
| gyorsszöveg | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2,0 | fsspec | 0.9.0 | jövő | 0.18.2 |
| Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-hitelesítés | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | hijri-konverter | 2.2.2 | szünidő | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | kiegyensúlyozatlan tanulás | 0.8.1 |
| 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-widgetek | 1.0.0 | keras | 2.7.0 |
| Keras-Előfeldolgozás | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | Koalák | 1.8.2 |
| koreai-holdnaptár | 0.2.1 | langcode-k | 3.3.0 | libclang | 12.0.0 |
| lightgbm | 3.3.1 | llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Makó | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.23.0 | multimethod | 1.6 |
| 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 | jegyzetfüzet | 6.3.0 | numba | 0.55.0 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| csomagolás | 21,3 | pandas | 1.2.4 | pandas-profilkészítés | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| pathy | 0.6.0 | Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.3 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Párna | 8.2.0 | mag | 21.0.1 | ábrázolás | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | előre meg van nyitható | 3.0.5 | prometheus-client | 0.10.1 |
| prompt-toolkit | 3.0.17 | próféta | 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 |
| pybind11 | 2.9.0 | pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 |
| Pygments | 2.8.1 | PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 |
| PyNaCl | 1.4.0 | 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 | python-engineio | 4.3.0 |
| python-socketio | 5.4.1 | pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 |
| PyYAML | 5.4.1 | pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 |
| kérelmek | 2.25.1 | requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 |
| Rsa | 4.7.2 | s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 |
| scikit-learn | 0.24.1 | scipy | 1.6.2 | tengeri | 0.11.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 | setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1,2 |
| shap | 0.40.0 | simplejson | 3.17.2 | Hat | 1.15.0 |
| uborkaszeletelő | 0.0.7 | smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 |
| spacy | 3.2.1 | spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 |
| spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 | sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 |
| ssh-import-id | 5.10 | statsmodels | 0.12.2 | táblázatos | 0.8.7 |
| tangled-up-in-unicode | 0.1.0 | Kitartás | 6.2.0 | tensorboard | 2.7.0 |
| tensorboard-data-server | 0.6.1 | tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 |
| tensorflow-cpu | 2.7.0 | tensorflow-estimator | 2.7.0 | tensorflow-io-gcs-fájlrendszer | 0.23.1 |
| termcolor | 1.1.0 | terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 |
| thinc | 8.0.12 | threadpoolctl | 2.1.0 | tokenizers | 0.10.3 |
| fáklya | 1.10.1+cpu | torchvision | 0.11.2+cpu | tornádó | 6.1 |
| tqdm | 4.59.0 | árulók | 5.0.5 | Transformers | 4.15.0 |
| Typer | 0.3.2 | gépelés-bővítmények | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 |
| felügyelet nélküli frissítések | 0,1 | urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 |
| Látomások | 0.7.4 | Wasabi | 0.8.2 | wcwidth | 0.2.5 |
| webencodings | 0.5.1 | websocket-client | 0.57.0 | Werkzeug | 1.0.1 |
| kerék | 0.36.2 | widgetsnbextension | 3.5.1 | wrapt | 1.12.1 |
| xgboost | 1.5.1 | zipp | 3.4.1 |
Python-kódtárak GPU-fürtökön
| Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió | Könyvtár | Verzió |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| aszinkron generátor | 1.10 | attrs | 20.3.0 | backcall | 0.2.0 |
| bcrypt | 3.2.0 | bidict | 0.21.4 | fehérítő | 3.3.0 |
| blis | 0.7.4 | boto3 | 1.16.7 | botocore | 1.19.7 |
| cachetools | 4.2.4 | katalógus | 2.0.6 | minősítés | 2020.12.5 |
| cffi | 1.14.5 | karakterkészlet | 4.0.0 | kattintás | 7.1.2 |
| cloudpickle | 1.6.0 | cmdstanpy | 0.9.68 | configparser | 5.0.1 |
| konvertálás | 2.3.2 | kriptográfia | 3.4.7 | biciklista | 0.10.0 |
| cymem | 2.0.5 | Cython | 0.29.23 | databricks-automl-runtime | 0.2.5 |
| databricks-cli | 0.16.2 | dbl-tempo | 0.1.2 | dbus-python | 1.2.16 |
| lakberendező | 5.0.6 | defusedxml | 0.7.1 | kapor | 0.3.2 |
| diskcache | 5.2.1 | distlib | 0.3.4 | distro-info | 0,23ubuntu1 |
| belépési pontok | 0.3 | ephem | 4.1.3 | aspektusok áttekintése | 1.0.0 |
| gyorsszöveg | 0.9.2 | filelock | 3.0.12 | Flask | 1.1.2 |
| flatbuffers | 2,0 | fsspec | 0.9.0 | jövő | 0.18.2 |
| Gast | 0.4.0 | gitdb | 4.0.7 | GitPython | 3.1.12 |
| google-hitelesítés | 1.22.1 | google-auth-oauthlib | 0.4.2 | google-pasta | 0.2.0 |
| grpcio | 1.39.0 | gunicorn | 20.0.4 | gviz-api | 1.10.0 |
| h5py | 3.1.0 | hijri-konverter | 2.2.2 | szünidő | 0,12 |
| horovod | 0.23.0 | htmlmin | 0.1.12 | huggingface-hub | 0.1.2 |
| idna | 2.10 | ImageHash | 4.2.1 | kiegyensúlyozatlan tanulás | 0.8.1 |
| 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-widgetek | 1.0.0 | keras | 2.7.0 |
| Keras-Előfeldolgozás | 1.1.2 | kiwisolver | 1.3.1 | Koalák | 1.8.2 |
| koreai-holdnaptár | 0.2.1 | langcode-k | 3.3.0 | libclang | 12.0.0 |
| lightgbm | 3.3.1 | llvmlite | 0.38.0 | LunarCalendar | 0.0.9 |
| Makó | 1.1.3 | Markdown | 3.3.3 | MarkupSafe | 2.0.1 |
| matplotlib | 3.4.2 | missingno | 0.5.0 | mistune | 0.8.4 |
| mleap | 0.18.1 | mlflow-skinny | 1.23.0 | multimethod | 1.6 |
| 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 | jegyzetfüzet | 6.3.0 | numba | 0.55.0 |
| numpy | 1.20.1 | oauthlib | 3.1.0 | opt-einsum | 3.3.0 |
| csomagolás | 21,3 | pandas | 1.2.4 | pandas-profilkészítés | 3.1.0 |
| pandocfilters | 1.4.3 | paramiko | 2.7.2 | parso | 0.7.0 |
| pathy | 0.6.0 | Patsy | 0.5.1 | petastorm | 0.11.3 |
| pexpect | 4.8.0 | phik | 0.12.0 | pickleshare | 0.7.5 |
| Párna | 8.2.0 | mag | 21.0.1 | ábrázolás | 5.5.0 |
| pmdarima | 1.8.4 | előre meg van nyitható | 3.0.5 | prompt-toolkit | 3.0.17 |
| próféta | 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 | pybind11 | 2.9.0 |
| pycparser | 2,20 | pydantic | 1.8.2 | Pygments | 2.8.1 |
| PyGObject | 3.36.0 | PyMeeus | 0.5.11 | PyNaCl | 1.4.0 |
| 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 | python-engineio | 4.3.0 | python-socketio | 5.4.1 |
| pytz | 2020.5 | PyWavelets | 1.1.1 | PyYAML | 5.4.1 |
| pyzmq | 20.0.0 | regex | 2021.4.4 | kérelmek | 2.25.1 |
| requests-oauthlib | 1.3.0 | requests-unixsocket | 0.2.0 | Rsa | 4.7.2 |
| s3transfer | 0.3.7 | sacremoses | 0.0.46 | scikit-learn | 0.24.1 |
| scipy | 1.6.2 | tengeri | 0.11.1 | Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 52.0.0 | setuptools-git | 1,2 | shap | 0.40.0 |
| simplejson | 3.17.2 | Hat | 1.15.0 | uborkaszeletelő | 0.0.7 |
| smart-open | 5.2.0 | smmap | 3.0.5 | spacy | 3.2.1 |
| spacy-legacy | 3.0.8 | spacy-loggers | 1.0.1 | spark-tensorflow-distributor | 1.0.0 |
| sqlparse | 0.4.1 | srsly | 2.4.1 | ssh-import-id | 5.10 |
| statsmodels | 0.12.2 | táblázatos | 0.8.7 | tangled-up-in-unicode | 0.1.0 |
| Kitartás | 6.2.0 | tensorboard | 2.7.0 | tensorboard-data-server | 0.6.1 |
| tensorboard-plugin-profile | 2.5.0 | tensorboard-plugin-wit | 1.8.1 | tensorflow | 2.7.0 |
| tensorflow-estimator | 2.7.0 | tensorflow-io-gcs-fájlrendszer | 0.23.1 | termcolor | 1.1.0 |
| terminado | 0.9.4 | testpath | 0.4.4 | thinc | 8.0.12 |
| threadpoolctl | 2.1.0 | tokenizers | 0.10.3 | fáklya | 1.10.1+cu111 |
| torchvision | 0.11.2+cu111 | tornádó | 6.1 | tqdm | 4.59.0 |
| árulók | 5.0.5 | Transformers | 4.15.0 | Typer | 0.3.2 |
| gépelés-bővítmények | 3.7.4.3 | ujson | 4.0.2 | felügyelet nélküli frissítések | 0,1 |
| urllib3 | 1.25.11 | virtualenv | 20.4.1 | Látomások | 0.7.4 |
| Wasabi | 0.8.2 | wcwidth | 0.2.5 | webencodings | 0.5.1 |
| websocket-client | 0.57.0 | Werkzeug | 1.0.1 | kerék | 0.36.2 |
| widgetsnbextension | 3.5.1 | wrapt | 1.12.1 | xgboost | 1.5.1 |
| zipp | 3.4.1 |
Python-modulokat tartalmazó Spark-csomagok
| Spark-csomag | Python-modul | Verzió |
|---|---|---|
| gráfkeretek | gráfkeretek | 0.8.2-db1-spark3.2 |
R-kódtárak
Az R-kódtárak megegyeznek a Databricks Runtime 10.3 R-kódtárával .
Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.12-fürt)
A Databricks Runtime 10.3 Java- és Scala-kódtárai mellett a Databricks Runtime 10.3 ML a következő JARs-eket tartalmazza:
CPU-fürtök
| Csoportazonosító | Összetevő azonosítója | Verzió |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.5.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.5.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.23.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.23.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |
GPU-fürtök
| Csoportazonosító | Összetevő azonosítója | Verzió |
|---|---|---|
| com.typesafe.akka | akka-actor_2.12 | 2.5.23 |
| ml.combust.mleap | mleap-databricks-runtime_2.12 | 0.18.1-23eb1ef |
| ml.dmlc | xgboost4j-spark_2.12 | 1.5.1 |
| ml.dmlc | xgboost4j_2.12 | 1.5.1 |
| org.graphframes | graphframes_2.12 | 0.8.2-db1-spark3.2 |
| org.mlflow | mlflow-client | 1.23.0 |
| org.mlflow | mlflow-spark | 1.23.0 |
| org.scala-lang.modules | scala-java8-compat_2.12 | 0.8.0 |
| org.tensorflow | spark-tensorflow-connector_2.12 | 1.15.0 |