Databricks Runtime 7.0 ML (nem támogatott)

Cikk
03/01/2024

A Databricks 2020 júniusában adta ki ezt a képet.

A Databricks Runtime 7.0 for Machine Tanulás a Databricks Runtime 7.0-n (nem támogatott) alapuló, használatra kész környezetet biztosít a gépi tanuláshoz és az adatelemzéshez. A Databricks Runtime ML számos népszerű gépi tanulási kódtárat tartalmaz, köztük a TensorFlow-t, a PyTorch-ot és az XGBoost-t. Emellett támogatja az elosztott mélytanulási képzést a Horovod használatával.

További információkért, beleértve a Databricks Runtime ML-fürt létrehozásának utasításait, tekintse meg a Databricks migrálási és gépi Tanulás.

Új funkciók és főbb változások

A Databricks Runtime 7.0 ML a Databricks Runtime 7.0-ra épül. A Databricks Runtime 7.0 újdonságairól, beleértve az Apache Spark MLlib és a SparkR újdonságait, tekintse meg a Databricks Runtime 7.0 (nem támogatott) kibocsátási megjegyzéseit.

GPU-kompatibilis ütemezés

A Databricks Runtime 7.0 ML támogatja az Apache Spark 3.0 GPU-kompatibilis ütemezését. Az Azure Databricks automatikusan konfigurálja Önnek. Lásd a GPU ütemezését.

Az ML Python-környezet főbb változásai

Ez a szakasz az előre telepített ML Python-környezet főbb változásait ismerteti a Databricks Runtime 6.6 ML-hez képest (nem támogatott). A Databricks Runtime 7.0-s (nem támogatott) alap Python-környezetének főbb változásait is át kell tekintenie. A telepített Python-csomagok és azok verzióinak teljes listáját a Python-kódtárakban találja.

Python-csomagok frissítve

tensorflow 1.15.0 –> 2.2.0
tensorboard 1.15.0 -> 2.2.2
pytorch 1.4.0 –> 1.5.0
xgboost 0.90 -> 1.1.1
sparkdl 1.6.0-db1 -> 2.1.0-db1
hyperopt 0.2.2.db1 -> 0.2.4.db1

Python-csomagok hozzáadva

lightgbm: 2.3.0
nltk: 3.4.5
petastorm: 0.9.2
ábrázolás: 4.5.2

Python-csomagok el lettek távolítva

argparse
boto (használja boto3 inkább)
colorama
Elavult
et-xmlfile
fusepy
html5lib
jdcal
keras (használja tensorflow.keras inkább)
keras-applications (használja tensorflow.keras.applications inkább)
llvmlite
lxml
Orr
orr-kizárás
numba
openpyxl
pathlib2
Réteg
pymongo
singledispatch
tensorboardX (használja torch.utils.tensorboard inkább)
virtualenv
webencodings

Az ML R-környezet főbb változásai

A Databricks Runtime 7.0 ML az RStudio Server nyílt forráskódú 1.2.5033-es verziójának nem módosított verzióját tartalmazza, amelyhez a forráskód megtalálható a GitHubon. További információ az RStudio Serverről az Azure Databricksben.

Ml Spark-csomagok, Java- és Scala-kódtárak módosítása

A következő csomagok frissülnek. Néhány verzió az Apache Spark 3.0-val kompatibilis kiadásokra SNAPSHOT frissül:

gráfkeretek: 0.7.0-db1-spark2.4 –> 0.8.0-db2-spark3.0
spark-tensorflow-connector: 1.15.0 (Scala 2.11) –> 1.15.0 (Scala 2.12)
xgboost4j és xgboost4j-spark: 0,90 -> 1.0.0
mleap-databricks-runtime: 0.17.0-4882dc3 (PILLANATKÉP)

A következő csomagok törlődnek:

TensorFlow (Java)
TensorFrames
Deep Tanulás Pipelines for Apache Spark (a HorovodRunner a Pythonban érhető el)

Conda- és pip-parancsok hozzáadva a jegyzetfüzet-hatókörű Python-kódtárak támogatásához (nyilvános előzetes verzió)

A Databricks Runtime 7.0 ML-től kezdve a jegyzetfüzet-munkamenetekben telepített Python-kódtárak kezelésére és %conda parancsaira is használható%pip. Ezekkel a parancsokkal egyéni környezetet is létrehozhat egy jegyzetfüzethez, és reprodukálhatja ezt a környezetet a jegyzetfüzetek között. A funkció engedélyezéséhez állítsa be a Spark-konfigurációtspark.databricks.conda.condaMagic.enabled true a fürt beállításai között. További információ: Jegyzetfüzet-hatókörű Python-kódtárak.

Elavulások és nem támogatott funkciók

A Databricks Runtime 7.0 ML nem támogatja a táblák hozzáférés-vezérlését. Ha táblahozzáférés-vezérlésre van szüksége, javasoljuk, hogy a Databricks Runtime 7.0-t használja.

Ismert problémák

Ha mleap formátumban naplóz egy MLlib-modellt, az sample_input argumentumnak átadott mlflow.spark.log_model attribútumerrorral meghiúsul. Ezt a problémát az API mleap-ra történő módosítása okozza. A probléma megoldásához frissítsen az MLflow 1.9.0-ra. Az MLflow 1.9.0 notebook-hatókörű Python-kódtárak használatával telepíthető.

Rendszerkörnyezet

A Databricks Runtime 7.0 ML rendszerkörnyezete az alábbiak szerint különbözik a Databricks Runtime 7.0-tól:

DBUtils: A Databricks Runtime ML nem tartalmaz Könyvtár segédprogramot (dbutils.library) (örökölt). Használhatja és %conda parancsokat is használhat%pip. Lásd: Jegyzetfüzet-hatókörön belüli Python-kódtárak.
GPU-fürtök esetén a következő NVIDIA GPU-kódtárak:
- CUDA 10.1 2. frissítés
- cuDNN 7.6.5
- NCCL 2.7.3
- TensorRT 6.0.1

Kódtárak

Az alábbi szakaszok a Databricks Runtime 7.0 ML-ben található kódtárakat sorolják fel, amelyek eltérnek a Databricks Runtime 7.0-ban szereplő kódtáraktól.

Ebben a szakaszban:

Felső szintű kódtárak
Python-kódtárak
R-kódtárak
Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.12-fürt)

Felső szintű kódtárak

A Databricks Runtime 7.0 ML a következő legfelső szintű kódtárakat tartalmazza:

Python-kódtárak

A Databricks Runtime 7.0 ML a Condát használja a Python-csomagkezeléshez, és számos népszerű ML-csomagot tartalmaz. A következő szakasz a Databricks Runtime 7.0 ML Conda-környezetét ismerteti.

Python processzorfürtökön

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_0
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_1
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
  - ca-certificates=2020.1.1=0
  - cachetools=4.1.0=py_1
  - certifi=2020.4.5.1=py37_0
  - cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
  - chardet=3.0.4=py37_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.3.0=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb2=2.0.6=py_0
  - gitpython=3.0.5=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.14.1=py37_0
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.16.4=h173b8e3_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=11.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_0
  - ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1g=h7b6447c_0
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.5.2=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.5.2=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.7=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=1.7.1=py37_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=py37_0
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_0
  - python=3.7.6=h0371630_2
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.5.0=py3.7_cpu_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.3=py37_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37_0
  - smmap2=2.0.5=py37_0
  - sqlite=3.31.1=h62c20be_1
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - torchvision=0.6.0=py37_cpu
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - databricks-cli==0.11.0
    - diskcache==4.1.0
    - docker==4.2.1
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.19.1
    - hyperopt==0.2.4.db1
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - mleap==0.16.0
    - mlflow==1.8.0
    - opt-einsum==3.2.1
    - petastorm==0.9.2
    - pyarrow==0.15.1
    - pyyaml==5.3.1
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - sparkdl==2.1.0-db1
    - tensorboard==2.2.2
    - tensorboard-plugin-wit==1.6.0.post3
    - tensorflow-cpu==2.2.0
    - tensorflow-estimator==2.2.0
    - termcolor==1.1.0
    - xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Python GPU-fürtökön

name: databricks-ml-gpu
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.9.0=py37_0
  - asn1crypto=1.3.0=py37_0
  - astor=0.8.0=py37_0
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - backports=1.0=py_2
  - bcrypt=3.1.7=py37h7b6447c_1
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py37_0
  - boto3=1.12.0=py_0
  - botocore=1.15.0=py_0
  - c-ares=1.15.0=h7b6447c_1001
  - ca-certificates=2020.1.1=0
  - cachetools=4.1.0=py_1
  - certifi=2020.4.5.2=py37_0
  - cffi=1.14.0=py37h2e261b9_0
  - chardet=3.0.4=py37_1003
  - click=7.0=py37_0
  - cloudpickle=1.3.0=py_0
  - configparser=3.7.4=py37_0
  - cryptography=2.8=py37h1ba5d50_0
  - cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - cython=0.29.15=py37he6710b0_0
  - decorator=4.4.1=py_0
  - dill=0.3.1.1=py37_1
  - docutils=0.15.2=py37_0
  - entrypoints=0.3=py37_0
  - flask=1.1.1=py_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - future=0.18.2=py37_1
  - gast=0.3.3=py_0
  - gitdb2=2.0.6=py_0
  - gitpython=3.0.5=py_0
  - google-auth=1.11.2=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - grpcio=1.27.2=py37hf8bcb03_0
  - gunicorn=20.0.4=py37_0
  - h5py=2.10.0=py37h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.8=py37_0
  - intel-openmp=2020.0=166
  - ipykernel=5.1.4=py37h39e3cac_0
  - ipython=7.12.0=py37h5ca1d4c_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py37_0
  - itsdangerous=1.1.0=py37_0
  - jedi=0.14.1=py37_0
  - jinja2=2.11.1=py_0
  - jmespath=0.9.4=py_0
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=5.3.4=py37_0
  - jupyter_core=4.6.1=py37_0
  - kiwisolver=1.1.0=py37he6710b0_0
  - krb5=1.16.4=h173b8e3_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=11.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.11.4=hd408876_0
  - libsodium=1.0.16=h1bed415_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_0
  - lightgbm=2.3.0=py37he6710b0_0
  - lz4-c=1.8.1.2=h14c3975_0
  - mako=1.1.2=py_0
  - markdown=3.1.1=py37_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.1.3=py37hef1b27d_0
  - mkl=2020.0=166
  - mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
  - mkl_fft=1.0.15=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.1.0=py37hd6b4f25_0
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.4=py_0
  - ninja=1.9.0=py37hfd86e86_0
  - nltk=3.4.5=py37_0
  - numpy=1.18.1=py37h4f9e942_0
  - numpy-base=1.18.1=py37hde5b4d6_1
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1g=h7b6447c_0
  - packaging=20.1=py_0
  - pandas=1.0.1=py37h0573a6f_0
  - paramiko=2.7.1=py_0
  - parso=0.5.2=py_0
  - patsy=0.5.1=py37_0
  - pexpect=4.8.0=py37_0
  - pickleshare=0.7.5=py37_0
  - pillow=7.0.0=py37hb39fc2d_0
  - pip=20.0.2=py37_3
  - plotly=4.5.2=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.3=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37he6710b0_0
  - psutil=5.6.7=py37h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.4=py37h1ba5d50_0
  - ptyprocess=0.6.0=py37_0
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.7=py_0
  - pycparser=2.19=py37_0
  - pygments=2.5.2=py_0
  - pyjwt=1.7.1=py37_0
  - pynacl=1.3.0=py37h7b6447c_0
  - pyodbc=4.0.30=py37he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=py37_0
  - pyparsing=2.4.6=py_0
  - pysocks=1.7.1=py37_0
  - python=3.7.6=h0371630_2
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytorch=1.5.0=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
  - pytz=2019.3=py_0
  - pyzmq=18.1.1=py37he6710b0_0
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - requests=2.22.0=py37_1
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py37_2
  - rsa=4.0=py_0
  - s3transfer=0.3.3=py37_0
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - scipy=1.4.1=py37h0b6359f_0
  - setuptools=45.2.0=py37_0
  - simplejson=3.17.0=py37h7b6447c_0
  - six=1.14.0=py37_0
  - smmap2=2.0.5=py37_0
  - sqlite=3.31.1=h62c20be_1
  - sqlparse=0.3.0=py_0
  - statsmodels=0.11.0=py37h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.3=py37_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - torchvision=0.6.0=py37_cu101
  - tornado=6.0.3=py37h7b6447c_3
  - tqdm=4.42.1=py_0
  - traitlets=4.3.3=py37_0
  - unixodbc=2.3.7=h14c3975_0
  - urllib3=1.25.8=py37_0
  - wcwidth=0.1.8=py_0
  - websocket-client=0.56.0=py37_0
  - werkzeug=1.0.0=py_0
  - wheel=0.34.2=py37_0
  - wrapt=1.11.2=py37h7b6447c_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zeromq=4.3.1=he6710b0_3
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - databricks-cli==0.11.0
    - diskcache==4.1.0
    - docker==4.2.1
    - gorilla==0.3.0
    - horovod==0.19.1
    - hyperopt==0.2.4.db1
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - mleap==0.16.0
    - mlflow==1.8.0
    - opt-einsum==3.2.1
    - petastorm==0.9.2
    - pyarrow==0.15.1
    - pyyaml==5.3.1
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - sparkdl==2.1.0-db1
    - tensorboard==2.2.2
    - tensorboard-plugin-wit==1.6.0.post3
    - tensorflow-estimator==2.2.0
    - tensorflow-gpu==2.2.0
    - termcolor==1.1.0
    - xgboost==1.1.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml-gpu

Python-modulokat tartalmazó Spark-csomagok

Spark-csomag	Python-modul	Verzió
gráfkeretek	gráfkeretek	0.8.0-db2-spark3.0

R-kódtárak

Az R-kódtárak megegyeznek a Databricks Runtime 7.0 bétaverziójában található R-kódtárakkal .

Java- és Scala-kódtárak (Scala 2.12-fürt)

A Databricks Runtime 7.0 Java- és Scala-kódtárai mellett a Databricks Runtime 7.0 ML a következő JAR-eket tartalmazza:

Csoportazonosító	Összetevő azonosítója	Verzió
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	1.0.0
ml.dmlc	xgboost4j_2.12	1.0.0
org.mlflow	mlflow-client	1.8.0
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.8.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.12	1.15.0

Megosztás a következőn keresztül: