Databricks Runtime 10.5 for Machine Tanulás (nem támogatott)

A Databricks Runtime 10.5 for Machine Tanulás a Databricks Runtime 10.5(nem támogatott) alapján 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. 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 migrálási és gépi Tanulás.

Új funkciók és fejlesztések

A Databricks Runtime 10.5 ML a Databricks Runtime 10.5-ös verziójára épül. A Databricks Runtime 10.5 újdonságairól , beleértve az Apache Spark MLlib és a SparkR újdonságait, tekintse meg a Databricks Runtime 10.5 (nem támogatott) kibocsátási megjegyzéseit.

A Databricks AutoML fejlesztései

A Databricks AutoML-ben az alábbi fejlesztések történtek.

  • A továbbfejlesztett memóriahasználat lehetővé teszi, hogy az AutoML betanítsa a nagyobb adathalmazokat.
  • Az AutoML-előrejelzéssel mostantól exportálhatja a legjobb modell előrejelzéseit egy táblába az API használatával. Ha output_database meg van adva, az AutoML a legjobb modell előrejelzéseit menti egy új táblába a megadott adatbázisban. Ha nincs megadva, az előrejelzések nem lesznek mentve output_database .

A Databricks szolgáltatástároló fejlesztései

A Databricks feature Store-ban az alábbi fejlesztések történtek.

  • Most már törölhet egy meglévő funkciótáblát az drop_table API-val. Ez a művelet a mögöttes Delta-táblát is elveti.
  • A Python API-val mostantól hozzáadhat egy címkét egy szolgáltatástáblához a létrehozáskor vagy regisztráláskor, valamint címkék hozzáadására, frissítésére, törlésére vagy olvasására a meglévő funkciótáblákon.

Rendszerkörnyezet

A Databricks Runtime 10.5 ML rendszerkörnyezete az alábbiak szerint különbözik a Databricks Runtime 10.5-től:

Kódtárak

Az alábbi szakaszok a Databricks Runtime 10.5 ML-ben található kódtárakat sorolják fel, amelyek eltérnek a Databricks Runtime 10.5-ös verzióban szereplő kódtáraktól.

Ebben a szakaszban:

Felső szintű kódtárak

A Databricks Runtime 10.5 ML a következő felső szintű kódtárakat tartalmazza:

Python-kódtárak

A Databricks Runtime 10.5 ML a Virtualenv-t használja a Python-csomagkezeléshez, és számos népszerű ML-csomagot tartalmaz.

A következő szakaszokban megadott csomagok mellett a Databricks Runtime 10.5 ML a következő csomagokat is tartalmazza:

  • hyperopt 0.2.7.db1
  • sparkdl 2.2.0-db6
  • feature_store 0.4.1
  • automl 1.8.0

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 0.7.7 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 Katalógus 2.0.7 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 2.4.0 Titkosítás 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
Dekoratőr 5.0.6 defusedxml 0.7.1 Kapros 0.3.2
diskcache 5.4.0 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 Jövőben 0.18.2
Gast 0.4.0 gitdb 4.0.9 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 2.2.3 Ünnepek 0,13
horovod 0.23.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.5.1
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 2.8.0
Keras-Előfeldolgozás 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 Koalák 1.8.2
koreai-holdnaptár 0.2.1 langcode-k 3.3.0 libclang 13.0.0
lightgbm 3.3.2 llvmlite 0.38.0 LunarCalendar 0.0.9
Makó 1.1.3 Markdown 3.3.3 Korrektúra Széf 2.0.1
matplotlib 3.4.2 missingno 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.18.1 mlflow-skinny 1.24.0 multimethod 1.8
murmurhash 1.0.6 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 0.55.1
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 0.6.1 Patsy 0.5.1 petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5
Párna 8.2.0 Pip 21.0.1 ábrázolás 5.6.0
pmdarima 1.8.5 előre meg van nyitható 3.0.6 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 2.9.2 pycparser 2,20 pydantic 1.8.2
Pygments 2.8.1 PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11
PyNaCl 1.5.0 pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7
pyrsistent 0.17.3 pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7
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 4.8 s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.49
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
Szeletelő 0.0.7 smart-open 5.2.1 smmap 3.0.5
spacy 3.2.3 spacy-legacy 3.0.9 spacy-loggers 1.0.2
spark-tensorflow-distributor 1.0.0 sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3
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 2.8.0
tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-profile 2.5.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1
tensorflow-cpu 2.8.0 tensorflow-estimator 2.8.0 tensorflow-io-gcs-fájlrendszer 0.24.0
termcolor 1.1.0 terminado 0.9.4 testpath 0.4.4
tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109 thinc 8.0.15 threadpoolctl 2.1.0
tokenizers 0.12.1 Fáklya 1.10.2+cpu torchvision 0.11.3+cpu
Tornádó 6.1 tqdm 4.59.0 árulók 5.0.5
Transformers 4.17.0 Typer 0.4.1 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 0.9.1
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 1.5.2 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 0.7.7 boto3 1.16.7 botocore 1.19.7
cachetools 4.2.4 Katalógus 2.0.7 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 2.4.0 Titkosítás 3.4.7 cycler 0.10.0
cymem 2.0.6 Cython 0.29.23 databricks-automl-runtime 0.2.7
databricks-cli 0.16.4 dbl-tempo 0.1.2 dbus-python 1.2.16
Dekoratőr 5.0.6 defusedxml 0.7.1 Kapros 0.3.2
diskcache 5.4.0 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 Jövőben 0.18.2
Gast 0.4.0 gitdb 4.0.9 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 2.2.3 Ünnepek 0,13
horovod 0.23.0 htmlmin 0.1.12 huggingface-hub 0.5.1
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 2.8.0
Keras-Előfeldolgozás 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 Koalák 1.8.2
koreai-holdnaptár 0.2.1 langcode-k 3.3.0 libclang 13.0.0
lightgbm 3.3.2 llvmlite 0.38.0 LunarCalendar 0.0.9
Makó 1.1.3 Markdown 3.3.3 Korrektúra Széf 2.0.1
matplotlib 3.4.2 missingno 0.5.1 mistune 0.8.4
mleap 0.18.1 mlflow-skinny 1.24.0 multimethod 1.8
murmurhash 1.0.6 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 0.55.1
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 0.6.1 Patsy 0.5.1 petastorm 0.11.4
pexpect 4.8.0 phik 0.12.2 pickleshare 0.7.5
Párna 8.2.0 Pip 21.0.1 ábrázolás 5.6.0
pmdarima 1.8.5 előre meg van nyitható 3.0.6 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 2.9.2
pycparser 2,20 pydantic 1.8.2 Pygments 2.8.1
PyGObject 3.36.0 PyMeeus 0.5.11 PyNaCl 1.5.0
pyodbc 4.0.30 pyparsing 2.4.7 pyrsistent 0.17.3
pystan 2.19.1.1 python-apt 2.0.0+ubuntu0.20.4.7 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 4.8
s3transfer 0.3.7 sacremoses 0.0.49 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 Szeletelő 0.0.7
smart-open 5.2.1 smmap 3.0.5 spacy 3.2.3
spacy-legacy 3.0.9 spacy-loggers 1.0.2 spark-tensorflow-distributor 1.0.0
sqlparse 0.4.1 srsly 2.4.3 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 2.8.0 tensorboard-data-server 0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.5.0 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 tensorflow 2.8.0
tensorflow-estimator 2.8.0 tensorflow-io-gcs-fájlrendszer 0.24.0 termcolor 1.1.0
terminado 0.9.4 testpath 0.4.4 tf-estimator-nightly 2.8.0.dev2021122109
thinc 8.0.15 threadpoolctl 2.1.0 tokenizers 0.12.1
Fáklya 1.10.2+cu113 torchvision 0.11.3+cu113 Tornádó 6.1
tqdm 4.59.0 árulók 5.0.5 Transformers 4.17.0
Typer 0.4.1 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 0.9.1 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 1.5.2 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 10.5 R-kódtáraival .

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

A Databricks Runtime 10.5 Java- és Scala-kódtárai mellett a Databricks Runtime 10.5 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 1.5.2
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.2
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.24.0
org.mlflow mlflow-spark 1.24.0
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 1.5.2
ml.dmlc xgboost4j_2.12 1.5.2
org.graphframes graphframes_2.12 0.8.2-db1-spark3.2
org.mlflow mlflow-client 1.24.0
org.mlflow mlflow-spark 1.24.0
org.scala-lang.modules scala-java8-compat_2.12 0.8.0
org.tensorflow spark-tensorflow-connector_2.12 1.15.0