Databricks Runtime 8.0 ml-hez (nem támogatott)

Cikk
03/01/2024

A Databricks 2021 márciusában adta ki ezt a képet.

A Databricks Runtime 8.0 for Machine Tanulás a Databricks Runtime 8.0-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 8.0 ML a Databricks Runtime 8.0-ra épül. A Databricks Runtime 8.0 újdonságairól , beleértve az Apache Spark MLlib és a SparkR újdonságait, tekintse meg a Databricks Runtime 8.0 (nem támogatott) kibocsátási megjegyzéseit.

Conda-csatorna konfigurálása

2020 szeptemberében az Anaconda Inc. frissítette anaconda.org csatornák szolgáltatási feltételeit. Az új szolgáltatási feltételek alapján kereskedelmi licencre lehet szükség, ha az Anaconda csomagolására és terjesztésére támaszkodik. További információért látogasson el az Anaconda Commercial Edition gyakori kérdéseire . A módosítás eredményeként eltávolítottuk a Conda-csomagkezelő alapértelmezett csatornakonfigurációját a Databricks Runtime ML 8.0-s verziójában. Ha a %conda parancs használatával szeretne csomagokat telepíteni vagy frissíteni, meg kell adnia egy csatornát. Az Anaconda-csatornák használatára a szolgáltatási feltételek vonatkoznak.

A Databricks Runtime ML Python-környezetének főbb változásai

A Databricks Runtime Python-környezet főbb változásait a Databricks Runtime 8.0 (nem támogatott) című témakörben találhatja meg. A telepített Python-csomagok és azok verzióinak teljes listáját a Python-kódtárakban találja.

A környezet főbb változásai

Az alapértelmezett Conda-csatornák el lettek távolítva.
Az alapértelmezett Rendszer Python-verziója a 3.7.6-os verzióról a 3.8.5-ös verzióra frissült.
A TensorFlow 1.x már nem támogatott.

Python-csomagok frissítve

tensorboard 2.3.1 -> 2.4.1
tensorflow 2.3.1 –> 2.4.0
matplotlib 3.1.3 -> 3.2.2
joblib 0.14.1 –> 0.17.0
petastorm 0.9.7 -> 0.9.8
cloudpickle 1.4.1 –> 1.6.0
nltk 3.4.5 –> 3.5
Az Anaconda-disztribúció csomagjai 2020.02-ről 2020.11-re frissültek

Python-csomagok hozzáadva

shap: 0.37.0

Python-csomagok el lettek távolítva

Gorilla
Backports

Rendszerkörnyezet

A Databricks Runtime 8.0 ML rendszerkörnyezete az alábbiak szerint különbözik a Databricks Runtime 8.0-tól:

DBUtils: A Databricks Runtime ML nem tartalmazza a Library segédprogramot (dbutils.library) (örökölt). Használja %pip és %conda parancsok helyett. Lásd: Jegyzetfüzet-hatókörön belüli Python-kódtárak.

Kódtárak

Az alábbi szakaszok a Databricks Runtime 8.0 ML-ben található kódtárakat sorolják fel, amelyek eltérnek a Databricks Runtime 8.0-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 8.0 ML a következő legfelső szintű kódtárakat tartalmazza:

Python-kódtárak

A Databricks Runtime 8.0 ML a Condát használja a Python-csomagkezeléshez, és számos népszerű ML-csomagot tartalmaz.

A Következő szakaszokBan a Conda-környezetekben megadott csomagok mellett a Databricks Runtime 8.0 ML a következő csomagokat is tartalmazza:

hyperopt 0.2.5.db1
sparkdl 2.1.0.db4

Python-kódtárak CPU-fürtökön

name: databricks-ml
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - absl-py=0.11.0=pyhd3eb1b0_1
  - aiohttp=3.6.3=py38h7b6447c_0
  - asn1crypto=1.4.0=py_0
  - astor=0.8.1=py38_0
  - async-timeout=3.0.1=py38_0
  - attrs=20.3.0=pyhd3eb1b0_0
  - backcall=0.2.0=py_0
  - bcrypt=3.2.0=py38h7b6447c_0
  - blas=1.0=mkl
  - blinker=1.4=py38_0
  - boto3=1.16.7=pyhd3eb1b0_0
  - botocore=1.19.7=pyhd3eb1b0_0
  - brotlipy=0.7.0=py38h27cfd23_1003
  - c-ares=1.17.1=h27cfd23_0
  - ca-certificates=2021.4.13=h06a4308_1 # (updated from 2021.1.19 in May 26, 2021 maintenance update)
  - cachetools=4.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - certifi=2020.12.5=py38h06a4308_0
  - cffi=1.14.3=py38h261ae71_2
  - chardet=3.0.4=py38h06a4308_1003
  - click=7.1.2=pyhd3eb1b0_0
  - cloudpickle=1.6.0=py_0
  - configparser=5.0.1=py_0
  - cpuonly=1.0=0
  - cryptography=3.1.1=py38h1ba5d50_0
  - cycler=0.10.0=py38_0
  - cython=0.29.21=py38h2531618_0
  - decorator=4.4.2=py_0
  - dill=0.3.2=py_0
  - docutils=0.15.2=py38_0
  - entrypoints=0.3=py38_0
  - flask=1.1.2=py_0
  - freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0
  - future=0.18.2=py38_1
  - gitdb=4.0.5=py_0
  - gitpython=3.1.11=pyhd3eb1b0_1
  - google-auth=1.22.1=py_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.2=pyhd3eb1b0_2
  - google-pasta=0.2.0=py_0
  - gunicorn=20.0.4=py38_0
  - h5py=2.10.0=py38h7918eee_0
  - hdf5=1.10.4=hb1b8bf9_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.10=pyhd3eb1b0_0
  - importlib-metadata=2.0.0=py_1
  - intel-openmp=2019.4=243
  - ipykernel=5.3.4=py38h5ca1d4c_0
  - ipython=7.19.0=py38hb070fc8_1
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - itsdangerous=1.1.0=py_0
  - jedi=0.17.2=py38h06a4308_1
  - jinja2=2.11.2=pyhd3eb1b0_0
  - jmespath=0.10.0=py_0
  - joblib=0.17.0=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jupyter_client=6.1.7=py_0
  - jupyter_core=4.6.3=py38_0
  - kiwisolver=1.3.0=py38h2531618_0
  - krb5=1.17.1=h173b8e3_0
  - lcms2=2.11=h396b838_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
  - libffi=3.3=he6710b0_2
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libpq=12.2=h20c2e04_0
  - libprotobuf=3.13.0.1=hd408876_0
  - libsodium=1.0.18=h7b6447c_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.1.0=h2733197_1
  - lightgbm=3.1.1=py38h2531618_0
  - lz4-c=1.9.2=heb0550a_3
  - mako=1.1.3=py_0
  - markdown=3.3.2=py38_0
  - markupsafe=1.1.1=py38h7b6447c_0
  - matplotlib-base=3.2.2=py38hef1b27d_0
  - mkl=2019.4=243
  - mkl-service=2.3.0=py38he904b0f_0
  - mkl_fft=1.2.0=py38h23d657b_0
  - mkl_random=1.1.0=py38h962f231_0
  - more-itertools=8.6.0=pyhd3eb1b0_0
  - multidict=4.7.6=py38h7b6447c_1
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - networkx=2.5=py_0
  - nltk=3.5=py_0
  - numpy=1.19.2=py38h54aff64_0
  - numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0
  - oauthlib=3.1.0=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1k=h27cfd23_0 # (updated from 1.1.1i in May 26, 2021 maintenance update)
  - packaging=20.4=py_0
  - pandas=1.1.3=py38he6710b0_0
  - paramiko=2.7.2=py_0
  - parso=0.7.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py38_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=8.0.1=py38he98fc37_0
  - pip=20.2.4=py38h06a4308_0
  - plotly=4.14.2=pyhd3eb1b0_0
  - prompt-toolkit=3.0.8=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.8=0
  - protobuf=3.13.0.1=py38he6710b0_1
  - psutil=5.7.2=py38h7b6447c_0
  - psycopg2=2.8.5=py38h3c74f83_1
  - ptyprocess=0.6.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.8=py_0
  - pycparser=2.20=py_2
  - pygments=2.7.2=pyhd3eb1b0_0
  - pyjwt=1.7.1=py38_0
  - pynacl=1.4.0=py38h7b6447c_1
  - pyodbc=4.0.30=py38he6710b0_0
  - pyopenssl=19.1.0=pyhd3eb1b0_1
  - pyparsing=2.4.7=pyhd3eb1b0_0
  - pysocks=1.7.1=py38h06a4308_0
  - python=3.8.8=hdb3f193_4 # (updated from 3.8.5 in May 26, 2021 maintenance update)
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4=py_0
  - pytz=2020.1=py_0
  - pyzmq=19.0.2=py38he6710b0_1
  - readline=8.0=h7b6447c_0
  - regex=2020.10.15=py38h7b6447c_0
  - requests=2.24.0=py_0
  - requests-oauthlib=1.3.0=py_0
  - retrying=1.3.3=py_2
  - rsa=4.7=pyhd3eb1b0_1
  - s3transfer=0.3.4=pyhd3eb1b0_0
  - scikit-learn=0.23.2=py38h0573a6f_0
  - scipy=1.5.2=py38h0b6359f_0
  - setuptools=50.3.1=py38h06a4308_1
  - simplejson=3.17.2=py38h7b6447c_0
  - six=1.15.0=py38h06a4308_0
  - smmap=3.0.4=py_0
  - sqlite=3.33.0=h62c20be_0
  - sqlparse=0.4.1=py_0
  - statsmodels=0.12.0=py38h7b6447c_0
  - tabulate=0.8.7=py38_0
  - threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0
  - tornado=6.0.4=py38h7b6447c_1
  - tqdm=4.50.2=py_0
  - traitlets=5.0.5=py_0
  - typing_extensions=3.7.4.3=py_0
  - unixodbc=2.3.9=h7b6447c_0
  - urllib3=1.25.11=py_0
  - wcwidth=0.2.5=py_0
  - websocket-client=0.57.0=py38_2
  - werkzeug=1.0.1=py_0
  - wheel=0.35.1=pyhd3eb1b0_0
  - wrapt=1.12.1=py38h7b6447c_1
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0
  - yarl=1.6.3=py38h27cfd23_0
  - zeromq=4.3.3=he6710b0_3
  - zipp=3.4.0=pyhd3eb1b0_0
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.4.5=h9ceee32_0
  - pip:
    - astunparse==1.6.3
    - azure-core==1.10.0
    - azure-storage-blob==12.7.0
    - databricks-cli==0.14.1
    - diskcache==5.1.0
    - docker==4.4.1
    - flatbuffers==1.12
    - gast==0.3.3
    - grpcio==1.32.0
    - horovod==0.21.1
    - joblibspark==0.3.0
    - keras-preprocessing==1.1.2
    - koalas==1.5.0
    - llvmlite==0.35.0
    - mleap==0.16.1
    - mlflow==1.13.1
    - msrest==0.6.19
    - numba==0.52.0
    - opt-einsum==3.3.0
    - petastorm==0.9.8
    - pyarrow==1.0.1
    - pyyaml==5.4
    - querystring-parser==1.2.4
    - seaborn==0.10.0
    - shap==0.37.0
    - slicer==0.0.3
    - spark-tensorflow-distributor==0.1.0
    - tensorboard==2.4.1
    - tensorboard-plugin-wit==1.8.0
    - tensorflow-cpu==2.4.0
    - tensorflow-estimator==2.4.0
    - termcolor==1.1.0
    - torch==1.7.1
    - torchvision==0.8.2
    - xgboost==1.3.1
prefix: /databricks/conda/envs/databricks-ml

Python-modulokat tartalmazó Spark-csomagok

Spark-csomag	Python-modul	Verzió
gráfkeretek	gráfkeretek	0.8.1-db2-spark3.1

R-kódtárak

Az R-kódtárak megegyeznek a Databricks Runtime 8.0 R-kódtárával .

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

A Databricks Runtime 8.0 Java- és Scala-kódtárai mellett a Databricks Runtime 8.0 ML a következő JAR-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	0.17.0-4882dc3
ml.dmlc	xgboost4j-spark_2.12	1.3.1
ml.dmlc	xgboost4j_2.12	1.3.1
org.graphframes	graphframes_2.12	0.8.1-db2-spark3.1
org.mlflow	mlflow-client	1.13.1
org.mlflow	mlflow-spark	1.13.1
org.scala-lang.modules	scala-java8-compat_2.12	0.8.0
org.tensorflow	spark-tensorflow-connector_2.12	1.15.0